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龙图腾网恭喜深圳森工新材料科技有限公司申请的专利一种基于机器学习的PVA膜气体透过性智能检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119147435B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411598593.6，技术领域涉及：G01N15/08；该发明授权一种基于机器学习的PVA膜气体透过性智能检测方法是由王明哲设计研发完成，并于2024-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的PVA膜气体透过性智能检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习的PVA膜气体透过性智能检测方法，涉及材料测试技术领域；方法包括：获取实验环境数据、第一检测数据、第一扩散理论特征数据和第二检测数据，构建并训练神经网络模型；设定应用环境参数，获取第三检测数据，根据应用环境参数和第三检测数据计算第二扩散理论特征数据；将应用环境参数、第三检测数据和第二扩散理论特征数据输入神经网络模型获取气体透过率预测值。本申请通过构建并训练神经网络模型，通过神经网络模型、应用环境参数、第三检测数据和第二扩散理论特征数据，预测气体透过率，以减少对压差法气体透过性实验的依赖，降低材料测试与实验的时间成本，同时便于在线监控和调整生产过程，提高生产效益。

本发明授权一种基于机器学习的PVA膜气体透过性智能检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的PVA膜气体透过性智能检测方法，其特征在于：包括步骤：获取实验环境数据、第一检测数据、第一扩散理论特征数据和第二检测数据，构建并训练神经网络模型；所述神经网络模型的输入层为实验环境数据、第一检测数据和第一扩散理论特征数据，输出层为第二检测数据；所述第一扩散理论特征数据包括努森扩散系数理论值和体积流量理论值；所述实验环境数据包括气体浓度、高压侧压强、低压侧压强、环境温度和环境湿度；所述第一检测数据包括膜厚度、透气面积、孔隙参数组、第一波峰强度和表面粗糙度；所述第二检测数据包括气体透过率参数组；设定应用环境参数，获取第三检测数据，根据应用环境参数和第三检测数据计算第二扩散理论特征数据；将应用环境参数、第三检测数据和第二扩散理论特征数据输入神经网络模型获取气体透过率预测值；所述训练神经网络模型，包括步骤：将所述实验环境数据、第一检测数据、第一扩散理论特征数据和第二检测数据设定为样本数据集；通过样本数据集和粒子群优化算法设定神经网络模型的初始权重和偏置；将所述样本数据集划分为训练集和验证集；使用训练集通过反向传播算法对神经网络模型进行训练，通过调整权重和偏置最小化预测误差；使用验证集数据获取神经网络模型的性能评估指标，若性能评估指标高于设定阈值，则结束训练。

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