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龙图腾网获悉武汉奥邦表面技术有限公司申请的专利基于机器学习的电镀中间体稳定性评估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：CN121637135B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202610166748.1，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权基于机器学习的电镀中间体稳定性评估方法是由聂依依;吕明威;蒋晟;杨雄;赵志松;袁慈明设计研发完成，并于2026-02-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的电镀中间体稳定性评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于机器学习的电镀中间体稳定性评估方法，具体涉及电镀工艺质量分析领域，用于解决难反映中间体老化稳定并预警的问题，是通过在标准配槽条件下采集不同老化时间的电化学曲线，构建按老化时间排列的样本序列，提取时间归一电化学衰减指数和老化形态偏移特征，并结合关键电化学特征值形成精简输入特征向量，利用稳定性敏感度判断模型和电镀中间体稳定性评估模型学习电化学行为与稳定性等级之间的对应关系，在生产现场根据实时电化学曲线输出电镀中间体稳定性预测结果并结合实际使用情况对模型进行持续更新来实现的。

本发明授权基于机器学习的电镀中间体稳定性评估方法在权利要求书中公布了：1.基于机器学习的电镀中间体稳定性评估方法，其特征在于，包括步骤： S1：获取目标电镀中间体在标准配槽条件下的电化学曲线信号和老化时间，将曲线按老化时间顺序存储形成原始曲线数据集； S2：对同一批次电镀中间体在不同老化时间下重复采集电化学曲线，根据试验结果为各条曲线标定稳定性等级，构建从新鲜状态到失稳状态的样本序列； S3：对样本序列中各老化时间主峰区域的基线校正电流密度进行积分，并以新鲜状态主峰积分面积为参照得到时间归一电化学衰减指数，对各老化时间主峰区域的幅值归一电流密度曲线与新鲜状态曲线在主峰采样点上的差异进行平均得到老化形态偏移特征，将时间归一电化学衰减指数和老化形态偏移特征输入预定义稳定性敏感度判断模型得到稳定性权重系数，依据稳定性权重系数与从基线校正电流密度序列和幅值归一电流密度序列提取的候选电化学特征相对于新鲜状态的变化量构造敏感度度量选取关键电化学特征值，并在每一老化时间下将时间归一电化学衰减指数、老化形态偏移特征、关键电化学特征值及老化时间组合成精简输入特征向量； S4：以精简输入特征向量和稳定性等级训练机器学习模型，得到用于输出电镀中间体稳定性预测结果的电镀中间体稳定性评估模型； S5：在实际生产过程中采集电镀槽液的电化学曲线信号，计算与关键电化学特征值对应的输入特征向量输入电镀中间体稳定性评估模型获得电镀中间体稳定性预测结果，根据后续实际使用得到的稳定性等级对预测结果进行验证，将产生偏差的样本并入样本序列重新执行步骤S3和步骤S4更新电镀中间体稳定性评估模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人武汉奥邦表面技术有限公司，其通讯地址为：430000 湖北省武汉市江汉区常青路常宏里37号(佳兴苑甲栋1单元)2层2-B室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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