基于机器学习的铜箔制备工艺优化方法、系统及设备

本申请涉及数据处理技术领域，尤其涉及基于机器学习的铜箔制备工艺优化方法、系统及设备，包括收集全部铜箔制备设备的历史制备数据、历史质量数据和概率值作为第一样本数据，目标对象的历史实时制备数据和历史实时质量数据作为第二样本数据，分别对第一模型和第二模型进行训练，周期性采集目标对象的实时制备数据，输入第一模型获取第一预测结果和概率值，输入第二模型获取第二预测结果，再结合第三模型获取目标预测结果，当目标预测结果与铜箔制备标准差值大于预设值时，调节制备数据获取最佳制备参数。本发明解决了铜箔制备设备投入时间不够长时，样本数据不足导致工艺优化参数精度低的问题，达到了提高生产过程中工艺优化参数精度的效果。