基于神经网络的光学元件污染层分布预测方法

本发明涉及光学加工技术领域，尤其涉及一种基于神经网络的光学元件污染层分布预测方法。包括：进行n组不同加工参数下的光学元件加工实验，收集工艺参数数据，建立n组数据集；采集和所述工艺参数数据对应的污染层分布数据；将n组数据集按比例分为训练集和测试集，使用训练集对多层感知机神经网络进行训练，得到神经网络预测模型；获取光学元件污染层分布预测任务中新的工艺参数，输入新的工艺参数向量并复制三份，再将三份工艺参数向量分别输入所述神经网络预测模型的三个子网络中，分别输出得到神经网络预测坐标子矩阵、、，再输入至重构模块进行组合，得到预测的污染分布点云数据。优点在于：无需重新制样分析、成本低、反应迅速。