| 一种基于深度学习和原子力显微镜力曲线的材料区分方法 |
| CN201910829689.1 2019-9-3 发明申请 |
| 2020-1-21 |
| 本发明涉及一种基于深度学习和原子力显微镜力曲线的材料区分方法，包括下列步骤：扫描获取样品表面信息：使用原子力显微镜扫描标准样品表面，记录表面形貌以及各点的力曲线并保存；读取文件内的形貌信息以及力曲线，根据标准样品表面的二维形貌特征划分区域；训练模型并测试模型：采用多层神经网络对训练集内的数据进行训练，测试集用来测试训练的效果，区分出图像中样品表面的不同种类材料；对新的扫描图像做出预测。 |
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