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通过先进机器学习技术的测量精确度的自动优化

摘要

使用机器学习技术以在给定临界参数的参考值时预测固定参数的值。举例来说,可基于一或多个临界参数及与例如光谱椭偏测量光谱或镜面反射光谱的光谱相关联的低维实值向量训练神经网络。另一神经网络可映射所述低维实值向量。当使用两个神经网络时,可训练一个神经网络以将所述光谱映射到所述低维实值向量。可训练另一神经网络以基于所述临界参数及来自所述另一神经网络的所述低维实值向量而预测所述固定参数。

著录项

  • 公开/公告号CN111566674A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-08-21

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 科磊股份有限公司;

    申请/专利号CN201880071924.7

  • 发明设计人 詹天荣;徐寅;列-关·里奇·利;

    申请日2018-11-14

  • 分类号G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构11287 北京律盟知识产权代理有限责任公司;

  • 代理人刘丽楠

  • 地址 美国加利福尼亚州

  • 入库时间 2023-12-17 11:24:22

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-08-21

    公开

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