【技術實現步驟摘要】
本申請涉及光學玻璃數據預測，具體而言，涉及一種光學玻璃數據預測方法和裝置、電子設備及存儲介質。
技術介紹
1、功能玻璃具有高度的光學透過性、化學及物理學（結構和性能）上的高度均勻性，以及特定和精確的光學常數特性，在各類光學儀器、信息通信、發光顯示等領域有著極其重要的應用，是光電信息技術產業的基礎和重要組成部分。其中，功能玻璃如隔熱玻璃、激光玻璃、光致變色玻璃等，具有特殊的光學性質，透過率是衡量其光學性能的關鍵指標，因此其組分配方與透過率的關系研究至關重要。
2、在現有技術中，可以通過試錯式的玻璃配方實驗探索，統計玻璃性能（透過率等）結果來尋找最佳的組分組合。但是，配方的實驗因素種類與因素水平取值的數量的大小會影響實驗配方數量，存在配方成分組合玻璃性能數據量爆炸的情況，從而導致配方開發的周期長、成本高。
技術實現思路
1、有鑒于此，本申請的目的在于提供一種光學玻璃數據預測方法和裝置、電子設備及存儲介質，以改善現有技術中存在的光學玻璃數據的確定成本較高的問題。
2、為實現上述目的，本申請采用如下技術方案：
3、一種光學玻璃數據預測方法，包括：
4、獲取光學玻璃對應的樣本配方數據和光學玻璃對應的透過率標簽，其中，所述樣本配方數據包括各配方組分和各配方組分的組分含量；
5、通過預先構建的候選預測網絡，對所述樣本配方數據進行透過率預測，輸出所述樣本配方數據對應的透過率預測數據，并通過所述候選預測網絡對所述樣本配方數據包括各配方組分之
6、基于所述透過率標簽、所述透過率預測數據和所述疊加效應表征值，對所述候選預測網絡的參數進行優化，形成目標預測網絡；
7、利用所述目標預測網絡，對目標光學玻璃數據進行預測，輸出所述目標光學玻璃數據對應的預測光學玻璃數據，其中，在所述目標光學玻璃數據包括配方數據時，所述預測光學玻璃數據包括透過率數據，在所述目標光學玻璃數據包括透過率數據時，所述預測光學玻璃數據包括配方數據。
8、在本申請較佳的選擇中，在上述光學玻璃數據預測方法中，所述通過預先構建的候選預測網絡，對所述樣本配方數據進行透過率預測，輸出所述樣本配方數據對應的透過率預測數據，并通過所述候選預測網絡對所述樣本配方數據包括各配方組分之間的疊加效應進行預測，輸出所述樣本配方數據對應的疊加效應表征值的步驟，包括：
9、通過預先構建的候選預測網絡包括的特征挖掘單元，對所述樣本配方數據進行特征挖掘，輸出所述樣本配方數據對應的樣本配方特征；
10、通過所述候選預測網絡包括的第一輸出單元，對所述樣本配方特征進行預測輸出，得到所述樣本配方數據對應的透過率預測數據；
11、通過所述候選預測網絡包括的投影單元，對所述樣本配方數據包括的各配方組分進行矩陣化，形成所述樣本配方數據對應的至少一個投影矩陣，其中，每一個所述投影矩陣的每一行對應于各配方組分之間的一種線性約束關系；
12、通過所述候選預測網絡包括的第二輸出單元，對所述至少一個投影矩陣進行處理，輸出所述樣本配方數據對應的疊加效應表征值。
13、在本申請較佳的選擇中，在上述光學玻璃數據預測方法中，所述通過所述候選預測網絡包括的第二輸出單元，對所述至少一個投影矩陣進行處理，輸出所述樣本配方數據對應的疊加效應表征值的步驟，包括：
14、通過所述候選預測網絡包括的第二輸出單元中各個投影矩陣的權重系數，對所述至少一個投影矩陣進行加權求和計算，輸出所述樣本配方數據對應的疊加效應表征值，其中，加權求和計算的公式包括：
15、；
16、其中，為疊加效應表征值，表示所述目標線性約束關系中的第一種線性約束關系，表示所述目標線性約束關系中的第二種線性約束關系，分別為投影矩陣對應的權重系數，、各配方組分構成的投影矩陣，、分別為配置的常數。
17、在本申請較佳的選擇中，在上述光學玻璃數據預測方法中，所述基于所述透過率標簽、所述透過率預測數據和所述疊加效應表征值，對所述候選預測網絡的參數進行優化，形成目標預測網絡的步驟，包括：
18、基于所述透過率標簽和所述透過率預測數據之間的差異，確定出所述候選預測網絡具有的第一誤差指標；
19、基于所述疊加效應表征值和預先確定的疊加效應目標值之間的差異，確定出所述候選預測網絡具有的第二誤差指標；
20、基于所述第一誤差指標和所述第二誤差指標，對所述候選預測網絡的參數進行優化，使得所述第一誤差指標收斂且使得所述第二誤差指標收斂，并在收斂時，基于所述候選預測網絡確定出對應的目標預測網絡。
21、在本申請較佳的選擇中，在上述光學玻璃數據預測方法中，所述利用所述目標預測網絡，對目標光學玻璃數據進行預測，輸出所述目標光學玻璃數據對應的預測光學玻璃數據的步驟，包括：
22、通過所述目標預測網絡包括的特征挖掘單元，對所述目標光學玻璃數據進行特征挖掘，輸出所述目標光學玻璃數據對應的目標配方特征，其中，所述目標光學玻璃數據屬于配方數據；
23、通過所述目標預測網絡包括的第一輸出單元，對所述目標配方特征進行預測輸出，得到所述目標光學玻璃數據對應的透過率預測數據，其中，該透過率預測數據作為所述目標光學玻璃數據對應的預測光學玻璃數據；
24、通過所述目標預測網絡包括的投影單元，對所述目標光學玻璃數據包括的各配方組分進行矩陣化，形成所述目標光學玻璃數據對應的至少一個投影矩陣；
25、通過所述目標預測網絡包括的第二輸出單元，對所述目標光學玻璃數據對應的至少一個投影矩陣進行處理，輸出所述目標光學玻璃數據對應的疊加效應表征值，其中，該疊加效應表征值用于反映所述目標光學玻璃數據中的各配方組分與目標線性約束關系之間的匹配程度，該匹配程度與所述目標光學玻璃數據對應的預測光學玻璃數據的可靠度之間正相關。
26、在本申請較佳的選擇中，在上述光學玻璃數據預測方法中，所述利用所述目標預測網絡，對目標光學玻璃數據進行預測，輸出所述目標光學玻璃數據對應的預測光學玻璃數據的步驟，包括：
27、針對所述樣本配方數據包括的每一個配方組分，確定該配方組分對應的組分含量的數量級，并基于該數量級確定出該配方組分對應的取值區間，以及，基于該取值區間進行隨機取值處理，得到該配方組分對應的多個隨機組分含量，其中，每一個所述隨機組分含量屬于對應的取值區間；
28、基于所述樣本配方數據包括的每一個配方組分對應的多個隨機組分含量進行組合處理，形成多個隨機配方數據，其中，每一個所述隨機配方數據包括各配方組分和各配方組分的隨機組分含量；
29、利用所述目標預測網絡，在所述多個隨機配方數據中，確定出與目標本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種光學玻璃數據預測方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的光學玻璃數據預測方法，其特征在于，所述通過預先構建的候選預測網絡，對所述樣本配方數據進行透過率預測，輸出所述樣本配方數據對應的透過率預測數據，并通過所述候選預測網絡對所述樣本配方數據包括各配方組分之間的疊加效應進行預測，輸出所述樣本配方數據對應的疊加效應表征值的步驟，包括：
3.根據權利要求2所述的光學玻璃數據預測方法，其特征在于，所述通過所述候選預測網絡包括的第二輸出單元，對所述至少一個投影矩陣進行處理，輸出所述樣本配方數據對應的疊加效應表征值的步驟，包括：
4.根據權利要求1所述的光學玻璃數據預測方法，其特征在于，所述基于所述透過率標簽、所述透過率預測數據和所述疊加效應表征值，對所述候選預測網絡的參數進行優化，形成目標預測網絡的步驟，包括：
5.根據權利要求1-4任意一項所述的光學玻璃數據預測方法，其特征在于，所述利用所述目標預測網絡，對目標光學玻璃數據進行預測，輸出所述目標光學玻璃數據對應的預測光學玻璃數據的步驟，包括：
6.根據權利要求1-
7.根據權利要求6所述的光學玻璃數據預測方法，其特征在于，所述利用所述目標預測網絡，在所述多個隨機配方數據中，確定出與目標光學玻璃數據最匹配的一個隨機配方數據，并將該隨機配方數據確定為所述目標光學玻璃數據對應的預測光學玻璃數據的步驟，包括：
8.一種光學玻璃數據預測裝置，其特征在于，包括：
9.一種電子設備，其特征在于，包括：
10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，該計算機可讀存儲介質中存儲有計算機程序，該計算機程序運行時執行權利要求1-7任意一項所述的光學玻璃數據預測方法。
...【技術特征摘要】
1.一種光學玻璃數據預測方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的光學玻璃數據預測方法，其特征在于，所述通過預先構建的候選預測網絡，對所述樣本配方數據進行透過率預測，輸出所述樣本配方數據對應的透過率預測數據，并通過所述候選預測網絡對所述樣本配方數據包括各配方組分之間的疊加效應進行預測，輸出所述樣本配方數據對應的疊加效應表征值的步驟，包括：
3.根據權利要求2所述的光學玻璃數據預測方法，其特征在于，所述通過所述候選預測網絡包括的第二輸出單元，對所述至少一個投影矩陣進行處理，輸出所述樣本配方數據對應的疊加效應表征值的步驟，包括：
4.根據權利要求1所述的光學玻璃數據預測方法，其特征在于，所述基于所述透過率標簽、所述透過率預測數據和所述疊加效應表征值，對所述候選預測網絡的參數進行優化，形成目標預測網絡的步驟，包括：
5.根據權利要求1-4任意一項所述的光學玻璃數據預測方法，其特征在于，...
【專利技術屬性】
技術研發人員：李娜娜，李添，胡斌，楊佳俊，王乃帥，雷磊，匡波，劉振禹，劉曉東，
申請(專利權)人：成都光明光電股份有限公司，
類型：發明
國別省市：
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