摘要
本发明涉及模型构建技术领域,具体为OLED效率滚降预测模型的构建方法及系统,包括以下步骤:基于收集的OLED设备性能关联数据,提取关键性能指标,包括亮度、像素密度、温度和电压参数,评估参数在预测OLED效率滚降方面的关联性,并调整数据处理流程,构建关键性能指标集。本发明中,通过运用收集的OLED设备性能相关数据进行关键性能指标的提取和优化,使得模型能够更加精准地反映OLED的效率滚降,整合新的使用数据并对时间序列和使用频率进行分析,提升了对OLED寿命影响因素的识别能力,并通过迭代测试提高了模型在多种测试条件下的稳定性,从而优化了预测结果的可靠性,通过收集和实时处理多来源数据,并采用连续反馈机制优化了数据分析和处理的效率。
技术关键词
OLED设备
数据处理配置
数据源分析
参数
亮度
模型构建技术
寿命
序列
框架
频率
开机次数
模型预测值
数据处理模块
像素
记录设备
构建系统
代表
识别设备
密度
系统为您推荐了相关专利信息
预测模型构建方法
机器学习算法
异构业务
生成数据集
模型构建装置
手势关键点
单目摄像头
车载空调控制方法
识别用户手势
手势动作控制
多源信息融合
深度置信网络
故障预测模型
主成分分析算法
随机梯度下降