基于多任务监督式神经网络的涂料耐候性预测方法

本发明公开了基于多任务监督式神经网络的涂料耐候性预测方法，包括：获取目标涂料的三基色颜料与丙烯酸基底的质量比例和涂覆厚度；构建并训练用于预测涂料太阳光反射率的第一神经网络，输入所述质量比例，输出目标涂料的太阳光反射率；基于多任务监督式神经网络构建并训练用于预测涂料耐候性的第二神经网络，输入所述目标涂料的太阳光反射率和涂覆厚度，输出所述目标涂料的紫外线吸收量和表面温度变化量作为中间参数，输出耐候性综合指标作为目标涂料耐候性预测结果。本发明通过构建智能化神经网络模型，实现了涂料耐候性的快速预测，显著降低了对传统实验室测试的依赖，减少了研发周期和成本的投入。