用于预测光刻胶聚合物性能参数的模型的训练方法、预测方法、系统、应用、设备、存储介质

本发明公开了一种用于预测光刻胶聚合物性能参数的模型的训练方法、预测方法、系统、应用、设备、存储介质。该训练方法包括如下步骤：S1、获取数据集，所述数据集包括第一数据集和/或第二数据集；S2、将所述第一数据集或者所述第二数据集作为输入参数，经LASSO回归模型处理，筛选获得关键特征描述符；S3、将所述关键特征描述符及所述光刻胶聚合物对应的折射率、消光系数，作为人工神经网络模型的输入参数，建立包括输入层、隐藏层和输出层的网络结构，训练得到所述模型。本发明建立的光刻胶聚合物折射率、消光系数的性能预测模型可靠，与其他机器学习模型对比，通过统计学指标验证了模型的可靠性。