一种基于机器学习的工艺设计方法、系统和设备

本发明公开了一种基于机器学习的工艺设计方法、系统和设备，方法包括：构造初始数据集；利用聚类算法对初始数据集的异常数据进行清洗，对清洗后的初始数据集进行缩放处理；针对处理后的数据集，筛选出特征，同时进行数据降维，得到降维后的数据集；将降维后的数据集预设比例划分为训练集和测试集，利用训练集训练预选的若干种机器学习算法模型，评估并选取预测耐蚀性最好的算法模型作为工艺设计模型；根据工艺设计模型，设计磁控溅射高耐蚀氮化物、氧化物及其复合涂层的工艺；本发明为设计磁控溅射高耐蚀氮化物、氧化物及其复合涂层工艺提供了基于数据驱动的、高通量、面向性能的高效设计方法。