基于自学习反馈参数修正的涂布配方计算方式及系统

本发明涉及涂布材料生产领域，且公开了基于自学习反馈参数修正的涂布配方计算方式及系统，包括获取原材料基础参数、目标性能要求及历史生产批次的工艺反馈数据，结合材料筛选机制与环境工况修正策略，构建涂布配方初始输入矩阵；对涂布配方初始输入矩阵进行多维变量归一化处理，并引入特征敏感度分析模型，提取特征敏感度分析模型中对涂布性能有影响的关键变量组；基于性能响应关系映射模型，利用预测偏差识别机制分析模型预测输出与实际检测数据之间的误差分布，提取学习误差特征；引入自学习反馈更新机制，对参数修正因子集进行动态权重优化；对修正后的候选配方集进行小样试验与性能验证。本发明具备提升涂布配方精度的优点。