[发明专利]一种应用机器学习优化超冷原子蒸发冷却参数的方法在审
| 申请号： | 202210488940.4 | 申请日： | 2022-05-06 |
| 公开（公告）号： | CN114861881A | 公开（公告）日： | 2022-08-05 |
| 发明（设计）人： | 那一麟;林芳州 | 申请（专利权）人： | 那一麟 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06N10/60;G01N21/31 |
| 代理公司： | 武汉菲翔知识产权代理有限公司 42284 | 代理人： | 龙海丽 |
| 地址： | 523146 广东省广州市番禺区*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种应用机器学习优化超冷原子蒸发冷却参数的方法，具体包括以下步骤：S1、任取20组控制参数即20条初始曲线，通过实际实验测量每组曲线对应的玻色冷凝物的无量纲光密度(OD),把他们的参数作为初始训练集；S2、设计一个神经网络，用初始数据集对其进行训练，由于训练集的数据量很小，训练结果会取决于神经网络的初始化，我们需要运行多组初始化，并选择对20组曲线中最优的5组曲线，预测最准确的初始化；本发明涉及超冷原子量子计算技术领域。该应用机器学习优化超冷原子蒸发冷却参数的方法，通过使用合适的约束条件对大型数据集的参数进行挑选，从而保证了所选参数的实验可行性，最大限度地排除了无效参数。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 应用 机器 学习 优化 原子 蒸发 冷却 参数 方法 | ||
【主权项】：
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