ASE阈值与波长预测模型训练方法、预测方法及设备

本申请涉及有机激光材料技术领域，特别涉及一种ASE阈值与波长预测模型训练方法及有机激光材料的性能预测方法，其中，方法包括：获取多个参考有机激光材料的分子结构和光物理参数；识别光物理参数中的放大自发发射ASE阈值与波长；根据参考有机激光材料的分子结构和ASE阈值与波长生成数据集；基于机器学习算法构建ASE阈值与波长的预测模型，利用数据集训练预测模型，基于训练完成的预测模型预测目标有机激光材料的ASE阈值与波长。由此，解决了相关技术在寻找低放大自发发射阈值有机激光分子方面通常耗时且成本高，难以快速有效地筛选出适合的分子等问题。