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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利高通量压电系数检测的机器学习方法、系统及计算机介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116796858B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310847052.1，技术领域涉及：G06F18/23；该发明授权高通量压电系数检测的机器学习方法、系统及计算机介质是由潘思怡;陈昭如;史航宇;邢天宇;王硕;钟乐黎;胡潇然设计研发完成，并于2023-07-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本高通量压电系数检测的机器学习方法、系统及计算机介质在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，特别涉及一种高通量压电系数检测的机器学习方法、系统及计算机介质，本发明的高通量压电系数检测的机器学习方法。包括以下步骤：提供一压电薄膜，获取薄膜中多个位置的样本点，对应样本点生成压电系数样本作为机器学习的输入数据；基于样本点建立坐标系，获取压电系数样本在坐标系中的坐标及压电系数值；以预设获取方式获取坐标系中的多个初始簇心及初始簇心坐标；基于上述结果以预设分簇方式进行分簇，得到新簇心及新簇心坐标；以预设迭代方式使簇心收敛，得到收敛簇心及收敛簇心坐标；基于收敛簇心及收敛簇心坐标规划预设检测探头移动路径，并作为机器学习的输出数据。大幅提高检测效率。

本发明授权高通量压电系数检测的机器学习方法、系统及计算机介质在权利要求书中公布了：1.一种高通量压电系数检测的机器学习方法，其特征在于：包括以下步骤： 提供一压电薄膜，获取压电薄膜中多个位置的样本点，对应所述样本点生成压电系数样本，该压电系数样本作为机器学习的输入数据； 基于样本点边沿线建立坐标系，获取压电系数样本在坐标系中的坐标及压电系数值； 以预设获取方式获取坐标系中的多个初始簇心及初始簇心坐标； 设定分簇界定值，基于压电系数样本的坐标，压电系数值，初始簇心及初始簇心坐标以预设分簇方式进行分簇，其中，判断压电系数样本的压电系数与初始簇心压电系数之差是否在所述分簇界定值范围内，若在分簇界定值范围外，则等待迭代过程中的下一次分簇；若在分簇界定值范围内，则比较每一簇心对应判断指标的大小，获取判断指标中的最小值；对判断指标中最小值进行标记，将该最小值对应的簇心划入本次迭代的新簇中，得到新簇心及新簇心坐标，其中判断指标为： 其中，每个压电系数样本的坐标，为该压电系数样本的压电系数，下标k为初始簇心数量，每个初始簇心坐标为，为初始簇心的压电系数值，中的a为分簇界定值； 以预设迭代方式使簇心收敛，得到收敛簇心及收敛簇心坐标； 基于收敛簇心及收敛簇心坐标规划预设检测探头移动路径，该预设检测探头移动路径作为机器学习的输出数据。

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