[发明专利]基于机器学习的半导体制造良率预测系统和方法在审
| 申请号： | 201780074324.1 | 申请日： | 2017-11-29 |
| 公开（公告）号： | CN110024097A | 公开（公告）日： | 2019-07-16 |
| 发明（设计）人： | 郑恒德;文镕湜;孙明昇;李玟焕;朴俊泽 | 申请（专利权）人： | SK株式会社 |
| 主分类号： | H01L21/66 | 分类号： | H01L21/66;G05B15/02;G05B17/02 |
| 代理公司： | 北京铭硕知识产权代理有限公司 11286 | 代理人： | 刘灿强;姜长星 |
| 地址： | 韩国*** | 国省代码： | 韩国;KR |
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| 摘要： | 提供一种基于机器学习的半导体制造良率预测系统和方法。根据本发明的实施例的结果预测方法包括：通过根据数据的类型对不同类型的数据进行分类并将分类的不同类型的数据分别输入到不同的神经网络模型来学习不同的神经网络模型；并且通过根据输入数据的类型对输入数据进行分类并将分类的输入数据分别输入到不同的神经网络模型来预测结果值。因此，可根据数据的类型将不同的神经网络模型应用于各个数据，从而确保具有适合于每种类型的数据的特性的结构的神经网络模型，从而精确地预测结果值。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络模型 分类 半导体制造 基于机器 预测结果 预测系统 良率 结果预测 学习 应用 | ||
【主权项】：
1.一种结果预测方法，包括：提取不同类型的数据；通过按类型对提取的数据进行分类并将分类的数据输入到不同的神经网络模型，来训练神经网络模型；接收不同类型的数据的输入；以及通过按类型对输入的数据进行分类并将分类的数据输入到不同的神经网络模型，来预测结果值。
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H01 基本电气元件
H01L 半导体器件；其他类目中不包括的电固体器件
H01L21-00 专门适用于制造或处理半导体或固体器件或其部件的方法或设备
H01L21-02 .半导体器件或其部件的制造或处理
H01L21-64 .非专门适用于包含在H01L 31/00至H01L 51/00各组的单个器件所使用的除半导体器件之外的固体器件或其部件的制造或处理
H01L21-66 .在制造或处理过程中的测试或测量
H01L21-67 .专门适用于在制造或处理过程中处理半导体或电固体器件的装置；专门适合于在半导体或电固体器件或部件的制造或处理过程中处理晶片的装置
H01L21-70 .由在一共用基片内或其上形成的多个固态组件或集成电路组成的器件或其部件的制造或处理；集成电路器件或其特殊部件的制造
H01L 半导体器件；其他类目中不包括的电固体器件
H01L21-00 专门适用于制造或处理半导体或固体器件或其部件的方法或设备
H01L21-02 .半导体器件或其部件的制造或处理
H01L21-64 .非专门适用于包含在H01L 31/00至H01L 51/00各组的单个器件所使用的除半导体器件之外的固体器件或其部件的制造或处理
H01L21-66 .在制造或处理过程中的测试或测量
H01L21-67 .专门适用于在制造或处理过程中处理半导体或电固体器件的装置；专门适合于在半导体或电固体器件或部件的制造或处理过程中处理晶片的装置
H01L21-70 .由在一共用基片内或其上形成的多个固态组件或集成电路组成的器件或其部件的制造或处理；集成电路器件或其特殊部件的制造
