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龙图腾网恭喜南京信息工程大学申请的专利基于神经网络的光子引线键合参数预测方法及光子引线键合控制系统和方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119472299B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510012326.4，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权基于神经网络的光子引线键合参数预测方法及光子引线键合控制系统和方法是由韩正国;蒋卫锋;张淋;谢龙勤;蔡忠贸;相子涵;高亚太;刘瑞琦;孙宝国;仲轶辰;张岂铭设计研发完成，并于2025-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络的光子引线键合参数预测方法及光子引线键合控制系统和方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于神经网络的光子引线键合参数预测方法，包括确定影响双光子聚合直写技术的环境参量和键合控制参量，制作数据集；对数据集进行归一化处理并划分为训练集及测试集；构建以全连接前馈神经网络为基础的光子引线键合参数预测模型；通过优化隐藏层层数和节点数，使损失函数收敛，训练完成后得到目标光子引线键合参数预测模型；通过该模型可预测飞秒激光器的输出参量。进一步，本发明还提出了一种电子设备、光子引线键合控制系统及控制方法。本发明能有效提高光子引线键合工艺在光子器件互连时的耦合效率，降低人为调控成本，提高半导体工艺精度。

本发明授权基于神经网络的光子引线键合参数预测方法及光子引线键合控制系统和方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的光子引线键合参数预测方法，其特征在于，包括：S1：确定影响双光子聚合直写技术的环境参量和键合控制参量，在光子引线键合测试过程中，每次测试控制其中一个参量改变，其余参量不变，测得的实际耦合效率超过阈值时，记录对应的参量数据以及实际耦合效率和实际z方向高度，按预设顺序排列后作为一条向量数据，直到所有参量均遍历完后，形成由多条向量数据构成的数据集；所述环境参量包括环境温度、环境压力、相对湿度；所述键合控制参量包括中心相对高度差、低折射率包层材料参量、三维模型形状、飞秒激光波长、激光脉冲宽度、激光重复频率、期望耦合效率，期望z方向高度；S2：对于所述数据集中的向量数据进行归一化处理，将处理后的数据集划分为训练集及测试集；S3：以全连接前馈神经网络作为基础构建初始的光子引线键合参数预测模型，所述全连接前馈神经网络包括依次连接的输入层、隐藏层和输出层，所述输入层包含8个输入单元，分别用于输入环境温度、环境压力、相对湿度、中心相对高度差、低折射率包层材料参量、三维模型形状，以及期望z方向高度和耦合效率；所述输出层包含3个输出单元，分别用于输出飞秒激光波长、激光脉冲宽度、激光重复频率的预测值；S4：利用所述训练集对光子引线键合参数预测模型进行训练，使用测试集对训练完成后的光子引线键合参数预测模型进行测试验证，使用控制变量法更新优化所述模型中隐藏层层数和节点数，当用于评估模型对于测试集的预测值和实际值之间误差的损失函数趋于收敛时模型训练完成，得到所需目标光子引线键合参数预测模型；S5：使用所述目标光子引线键合参数预测模型对光子引线键合中飞秒激光器的输出参量进行预测，所述输出参量包括飞秒激光波长、激光脉冲宽度、激光重复频率。

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