外延组别的数据检测混淆矩阵

为了检验网络模型的预测能力，采集21~23组的图像，输入到寿命预测网络模型中以验证模型的检测情况。检测模型将外延时间图像中的量化参数提取检测，代入两个拟合曲线y1和y2中加权得到最符合的x，预测出图片对应周期。经混淆矩阵检测得到寿命预测准确度，结果如图19所示。根据混淆矩阵得到寿命预测模型分类的准确度如表2所示。经验证，3组未参与模型训练组别的平均检测精度达70.67%，代表70%以上数量图像的预测寿命与实际使用寿命相同，模型的检验效果优异，可实现对有机涂层寿命的较高精度预测。