一种LED量子阱层优化方法及系统

本发明公开了一种LED量子阱层优化方法及系统，方法包括获取MOCVD多量子阱生长的历史数据集，并对所述历史数据集进行预处理；将预处理后的历史数据输入预构建的深度学习模型，进行监督训练，生成芯片性能预测模型；设定目标芯片性能指标，使用候选MOCVD参数在所述芯片性能预测模型的搜索空间内进行迭代搜索，输出最优MOCVD生长参数组合。本发明强制模型遵守基本物理规律，避免了纯数据驱动模型的反物理预测，将物理先验作为正则化项，显著降低了模型对大数据量的依赖，适合半导体研发阶段数据稀缺的场景。