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申请/专利权人：上海交通大学
摘要：本发明提供了一种融合机器学习与空间频率分析的表面形貌重构方法和系统，包括：步骤1：使用空间频率法的解析公式，生成大量象征粗糙表面的二维数组；步骤2：通过对生成表面进行高度分布与频率能量占比的分析，结合机器学习方法，提取出解析公式的特征变量；步骤3：结合试验或仿真方法建立特征参数与表面性能的关系，用于特定场景下的性能预测和表面重构。本发明可实现基于空间频率分析法的表面形貌特征提取，重构出适用于载流性能预测的粗糙表面，进而提高表面重构方法在性能预测中的实用意义。
主权项：1.一种融合机器学习与空间频率分析的表面形貌重构方法，其特征在于，包括：步骤1：使用空间频率法的解析公式，生成大量象征粗糙表面的二维数组；步骤2：通过对生成表面进行高度分布与频率能量占比的分析，结合机器学习方法，提取出解析公式的特征变量；步骤3：结合试验或仿真方法建立特征参数与表面性能的关系，用于特定场景下的性能预测和表面重构。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海交通大学 融合机器学习与空间频率分析的表面形貌重构方法和系统
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