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龙图腾网获悉浙江师范大学申请的专利一种基于联合模型的膜性能预测方法、装置、存储介质及终端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：CN114638154B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202210170605.X，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于联合模型的膜性能预测方法、装置、存储介质及终端是由林红军;李博文;申利国;余根英设计研发完成，并于2022-02-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于联合模型的膜性能预测方法、装置、存储介质及终端在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于联合模型的膜性能预测方法、装置、存储介质及终端，方法包括：获取正交表条件下产生PVDF‑Ni膜所需要的实际条件参数；将实际条件参数输入预先训练的膜性能预测模型中；其中，膜性能预测模型是根据RSM模型和ANN模型构建的联合模型；输出实际条件参数对应的预测通量和预测截留率。由于本申请采用RSM模型和ANN模型构建RSM‑ANN联合模型，并采用已有数据对RSM‑ANN联合模型进行训练后得到预先训练的膜性能预测模型，使得预先训练的膜性能预测模型可以实现在较少实验参数下预测出膜性能，从而提升了膜性能的确定效率，同时节省了大量人力物力。

本发明授权一种基于联合模型的膜性能预测方法、装置、存储介质及终端在权利要求书中公布了：1.一种基于联合模型的膜性能预测方法，其特征在于，所述方法包括： 对商用PVDF膜进行预处理，得到PVDF-Ni膜； 计算所述PVDF-Ni膜的实际通量和实际截留率； 获取正交表条件下产生PVDF-Ni膜所需要的实际条件参数； 将所述实际条件参数输入预先训练的膜性能预测模型中；其中，所述膜性能预测模型是根据RSM模型和ANN模型构建的联合模型；其中，所述RSM模型可分析各参数之间的交互作用；所述ANN模型用于精准预测膜性能； 按照以下步骤生成预先训练的膜性能预测模型，包括： 确定并挑选影响镀膜工艺的多个参数；根据正交实验表采集原始数据；将挑选的多个参数与采集的原始数据划分为第一数量的训练集和第二数量的测试集；其中，所述第一数量大于第二数量；采用RSM模型和ANN模型构建膜性能预测模型；将所述第一数量的训练集输入所述膜性能预测模型中，输出模型损失值；根据所述第二数量的测试集与所述模型损失值生成预先训练的膜性能预测模型； 输出所述实际条件参数对应的预测通量和预测截留率； 根据模型的预测结果与实际通量和实际截留率进行对比分析，判断模型在实际应用场景中是否可以准确预测。

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