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申请/专利权人：深圳大学;中山大学
摘要：本申请公开了一种基于机器学习的人工韧带制备方法及系统，所述方法包括通过建立人工韧带编织参数预测其力学性能的机器学习模型，以实现快速准确的预测人工韧带力学性能；基于目标力学性能参数与预测力学性能参数构建适应度函数，并基于适应度函数对多组编织参数进行多目标优化以得到最优编织参数；基于最优编织参数制备具有特定力学性能的人工韧带。本申请一方面可以解决基于理论方法难以准确预测AL复杂的力学性能、过程繁琐且耗时费力的问题，另一方面通过对人工韧带编织参数进行多目标优化，实现了具有特定力学性能的AL编织参数的优化设计，有效提升了AL的力学性能，延长AL的使用寿命和减少损伤风险。
主权项：1.一种基于机器学习的人工韧带制备方法，其特征在于，所述的基于机器学习的人工韧带制备方法具体包括：给定待制备人工韧带所要求的目标力学性能参数以及多组编织参数；分别将各组编织参数输入经过训练的人工韧带力学性能预测模型，通过人工韧带力学性能预测模型输出各组编织参数的预测力学性能参数；基于所述目标力学性能参数与预测力学性能参数构建适应度函数，并基于所述适应度函数对多组编织参数进行多目标优化，以得到最优编织参数；基于所述最优编织参数制备人工韧带。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深圳大学 中山大学 一种基于机器学习的人工韧带制备方法及系统
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