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龍圖騰網恭喜深圳森工新材料科技有限公司申請的專利一種基于機器學習的PVA膜氣體透過性智能檢測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119147435B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-03-25發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411598593.6，技術領域涉及：G01N15/08；該發明授權一種基于機器學習的PVA膜氣體透過性智能檢測方法是由王明哲設計研發完成，并于2024-11-11向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于機器學習的PVA膜氣體透過性智能檢測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于機器學習的PVA膜氣體透過性智能檢測方法，涉及材料測試技術領域；方法包括：獲取實驗環境數據、第一檢測數據、第一擴散理論特征數據和第二檢測數據，構建并訓練神經網絡模型；設定應用環境參數，獲取第三檢測數據，根據應用環境參數和第三檢測數據計算第二擴散理論特征數據；將應用環境參數、第三檢測數據和第二擴散理論特征數據輸入神經網絡模型獲取氣體透過率預測值。本申請通過構建并訓練神經網絡模型，通過神經網絡模型、應用環境參數、第三檢測數據和第二擴散理論特征數據，預測氣體透過率，以減少對壓差法氣體透過性實驗的依賴，降低材料測試與實驗的時間成本，同時便于在線監控和調整生產過程，提高生產效益。

本發明授權一種基于機器學習的PVA膜氣體透過性智能檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于機器學習的PVA膜氣體透過性智能檢測方法，其特征在于：包括步驟：獲取實驗環境數據、第一檢測數據、第一擴散理論特征數據和第二檢測數據，構建并訓練神經網絡模型；所述神經網絡模型的輸入層為實驗環境數據、第一檢測數據和第一擴散理論特征數據，輸出層為第二檢測數據；所述第一擴散理論特征數據包括努森擴散系數理論值和體積流量理論值；所述實驗環境數據包括氣體濃度、高壓側壓強、低壓側壓強、環境溫度和環境濕度；所述第一檢測數據包括膜厚度、透氣面積、孔隙參數組、第一波峰強度和表面粗糙度；所述第二檢測數據包括氣體透過率參數組；設定應用環境參數，獲取第三檢測數據，根據應用環境參數和第三檢測數據計算第二擴散理論特征數據；將應用環境參數、第三檢測數據和第二擴散理論特征數據輸入神經網絡模型獲取氣體透過率預測值；所述訓練神經網絡模型，包括步驟：將所述實驗環境數據、第一檢測數據、第一擴散理論特征數據和第二檢測數據設定為樣本數據集；通過樣本數據集和粒子群優化算法設定神經網絡模型的初始權重和偏置；將所述樣本數據集劃分為訓練集和驗證集；使用訓練集通過反向傳播算法對神經網絡模型進行訓練，通過調整權重和偏置最小化預測誤差；使用驗證集數據獲取神經網絡模型的性能評估指標，若性能評估指標高于設定閾值，則結束訓練。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人深圳森工新材料科技有限公司，其通訊地址為：518000 廣東省深圳市光明區鳳凰街道塘尾社區恒泰裕大廈1棟901；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。