基本信息:
- 专利标题： 基于卷积神经网络的随机变宽度微流控芯片自动设计方法
- 申请号：CN202210600114.4 申请日：2022-05-27
- 公开(公告)号：CN114970349A 公开(公告)日：2022-08-30
- 发明人： 俞建峰 , 俞俊楠 , 范先友 , 程洋 , 化春健 , 蒋毅
- 申请人： 江南大学
- 申请人地址： 江苏省无锡市滨湖区蠡湖大道1800号
- 专利权人： 江南大学
- 当前专利权人： 江南大学
- 当前专利权人地址： 江苏省无锡市滨湖区蠡湖大道1800号
- 代理机构： 哈尔滨市阳光惠远知识产权代理有限公司
- 代理人： 吕永芳
- 主分类号： G06F30/27
- IPC分类号： G06F30/27 ; G06F30/23 ; G06N3/04 ; G06N3/08 ; G06K9/62 ; G06F113/18 ; G06F111/08
摘要：
本发明公开了基于卷积神经网络的随机变宽度微流控芯片自动设计方法，属于微流控自动设计技术领域。所述方法提供了一种随机变宽度微流控芯片的设计方案，通过变宽度微流道的设计，达到了改善出口浓度与出口流速分布的目的；同时提供了一种KD‑MiniVGGNet卷积神经网络模型，实现了对随机变宽度微流控芯片的出口浓度与出口流速的高准确率预测。通过KD‑MiniVGGNet模型与随机变宽度微流控芯片的结合，实现了高效、准确设计微流控芯片的目的，并且可以推广到其他更多有着特定需求的微流控芯片设计中。
公开/授权文献:
- CN114970349B 基于卷积神经网络的随机变宽度微流控芯片自动设计方法 公开/授权日：2024-04-30
IPC结构图谱:
| G06F30/27 | 使用机器学习，例如人工智能，神经网络，支持向量机 |