王长顺a，黄宇杭b，马恩泽c，张广斌a，宋虎成a，吴婧a

（南京航空航天大学 a.物理学院；b.电子信息工程学院；c.长空学院，江苏 南京 210016）

摘要：针对弗兰克-赫兹传统实验数据处理效率低、人工评估误差大、分析手段单一等问题，本文融合人工智能技术优化实验数据分析流程，有效提升弗兰克-赫兹实验数据的处理效率与定量分析精度. 本文梳理弗兰克-赫兹实验的研究背景与物理内涵，阐明该实验在验证原子能级量子化特性中的核心教学与科研价值；进而完整阐述智能化弗兰克-赫兹实验平台的搭建方案，涵盖硬件设备选型、软件功能模块设计及标准化数据采集流程. 针对实验原始数据降噪处理、峰值精准检测、原子能级特征分析等关键技术难点，本文构建基于支持向量机的实验数据智能分析模型，同时引入智能交互助手，实现实验过程的多轮答疑与交互式辅助教学功能. 本研究结果可为量子力学智能化实验教学改革与创新实践提供新的思路和技术参考.

关键词：人工智能；SVM；本底电流；大语言模型；PyQt5图形交互界面

引文格式：王长顺，黄宇杭，马恩泽，等. 人工智能驱动的弗兰克-赫兹实验数据分析平台［J］. 物理实验，2026,46（6）：23-31,39.

Cite this article:  Wang C S, Huang Y H, Ma E Z, et al. An artificial intelligence-driven platform for analyzing data from Frank-Hertz experiment ［J］. Physics Experimentation, 2026,46（6）：23-31,39. (in Chinese)