基于神经网络的太阳能电池硅片切割参数预测方法

摘要

本发明公开了一种基于神经网络的太阳能电池硅片切割参数预测方法，涉及神经网络技术领域。所述方法包括如下步骤：采集样本数据，选择不同的切割参数，用切割机对硅锭进行切割操作，测量硅片表面粗糙度；根据样本选择合适的参数和网络结构训练神经网络，判断误差大小不断更新各神经元之间的权重，实现最优配比，直至误差达到限定标准；使用预测模型进行参数预测，比对表面粗糙度与切割参数的关系，找到表面粗糙度对应切割参数的最优配置。本发明所述方法能够依靠少量样本数据建立神经网络预测模型并进行参数预测，根据预测结果能够在考虑低粗糙度和快速切割的前提下选择最优的切割参数。