[发明专利]通过先进机器学习技术的测量精确度的自动优化在审
| 申请号： | 201880071924.7 | 申请日： | 2018-11-14 |
| 公开（公告）号： | CN111566674A | 公开（公告）日： | 2020-08-21 |
| 发明（设计）人： | 詹天荣;徐寅;列-关·里奇·利 | 申请（专利权）人： | 科磊股份有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京律盟知识产权代理有限责任公司 11287 | 代理人： | 刘丽楠 |
| 地址： | 美国加利*** | 国省代码： | 暂无信息 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 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。 | ||
| 搜索关键词： | 通过 先进 机器 学习 技术 测量 精确度 自动 优化 | ||
【主权项】：
暂无信息
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