摘要
本发明涉及电镀液分析技术领域,特别涉及一种电镀液添加剂的定量分析方法及装置。该方法包括获取多组电镀液样品的多维度电化学数据;对多维度电化学数据进行预处理并提取与添加剂相关的多维度特征;将多维度特征与对应的添加剂浓度标签输入机器学习模型训练,以通过机器学习模型训练建立添加剂浓度与电化学信号的映射关系;对待测电镀液的电化学数据进行预处理,并提取出多维度的待测特征,将待测特征输入训练好的所述机器学习模型,以得到待测电镀液中添加剂的浓度。通过上述设置,不仅能够显著提高定量分析的精度和鲁棒性,还能有效适应于多组分、高浓度差异等不同复杂程度的电镀液体系。
技术关键词
电镀液添加剂
电化学测试装置
定量分析方法
机器学习模型训练
电化学测试方法
定量分析装置
电化学阻抗谱
计时电流法
高浓度
支持向量回归模型
数据处理单元
拉丁超立方采样
线性回归模型
随机梯度下降
循环伏安法
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参数估计方法
生成方法
机器学习模型训练
正态分布模型
伽马分布模型
分布式水文模型
固态冰
表层土壤温度
定量分析方法
径流
实时数据采集
司机
人机交互界面
列车运行数据
机器学习模型训练
数字图像处理方法
图像处理算法
环境光照强度
离散余弦变换系数
场景分类
订正方法
风速
机器学习模型训练
数据
滑动窗口技术