一种基于机器学习的防护涂层厚度太赫兹定量评估方法

本发明公开一种基于机器学习的防护涂层厚度太赫兹定量评估方法，包括以下步骤：基于时域有限差分法，构建数据集并提取每组信号的时域和频域相关特征。选用多种机器学习算法建立回归模型，通过均方根误差和决定系数选取最优预测模型，通过网格搜索交叉验证方法选择最优超参数结果进行模型训练。将厚度作为输出参数，将重要特征参数和折射率组合的特征参数作为输入参数，分别训练多种回归模型。通过太赫兹时域光谱系统获得防护涂层样品的太赫兹检测信号，实现太赫兹时域光谱防护涂层厚度定量评估。本发明可用于陶瓷基复合材料表面防护涂层厚度定量评估，提高了陶瓷基复合材料表面防护涂层厚度太赫兹时域光谱定量评估方面的有效性以及准确性。