多孔材料有效扩散系数的预测方法、装置及系统
公开
摘要
本申请提供了一种多孔材料有效扩散系数的预测方法、装置及系统，涉及多孔材料性能的预测技术领域，方法包括：确定多孔材料微观结构样本，以及与该样本对应的有效扩散系数；将样本输入卷积神经网络进行训练，得到训练后的卷积神经网络；将样本输入训练后的卷积神经网络中，将训练后的卷积神经网络的全连接层输出作为特征参数，将特征参数进行归一化处理，得到特征向量；将特征向量输入支持向量机中进行特征识别，得到样本的有效扩散系数的预测结果；本申请无需大量样本也能确保材料性能数据的准确性，提高了多孔材料有效扩散系数的预测效率。
基本信息
专利标题 ：
多孔材料有效扩散系数的预测方法、装置及系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114626290A
申请号 ：
CN202210149819.9
公开（公告）日 ：
2022-06-14
申请日 ：
2022-02-18
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
冉清卢天奇朱珍陈建文朱文博
申请人 ：
佛山科学技术学院
申请人地址 ：
广东省佛山市南海区狮山镇广云路33号
代理机构 ：
广州嘉权专利商标事务所有限公司
代理人 ：
刘力
优先权 ：
CN202210149819.9
主分类号 ：
G06F30/27
IPC分类号 ：
G06F30/27 G06F30/23 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F30/27
使用机器学习，例如人工智能，神经网络，支持向量机或训练模型
法律状态
2022-06-14 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
文件下载
暂无PDF文件可下载
