[发明专利]基于改进鲸鱼算法优化支持向量机的半导体良率预测方法在审
| 申请号： | 201910671098.6 | 申请日： | 2019-07-24 |
| 公开（公告）号： | CN110378490A | 公开（公告）日： | 2019-10-25 |
| 发明（设计）人： | 黄小莉;任祉颖;凌永康;何於;杜良辉;邱忠权;张勇;王丹;胡思宇;陈静娴;张卫军;蒋文波;谢振宇;黄欣逸 | 申请（专利权）人： | 江苏壹度科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/10 | 分类号： | G06N20/10;G06N3/00 |
| 代理公司： | 成都正华专利代理事务所(普通合伙) 51229 | 代理人： | 李蕊 |
| 地址： | 212400 江苏省镇*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于改进鲸鱼算法优化支持向量机的半导体良率预测方法，通过改进鲸鱼算法优化支持向量机中的核函数宽度因子和惩罚系数，改进了利用支持向量机对半导体良率预测过程中鲁棒性差的问题，同时避免了人为确定参数的不确定性，能够更好的适应不同场景；本发明中参数优化后的支持向量机通过挖掘芯片的测试信息，对其进行良率预测，在一定程度上减少了对成品测试的依赖，大大缩减了成本，提高了成品率。 | ||
| 搜索关键词： | 支持向量机 良率 算法优化 半导体 预测 改进 不确定性 参数优化 测试信息 成品测试 惩罚系数 宽度因子 成品率 核函数 鲁棒性 芯片 场景 挖掘 | ||
【主权项】：
1.一种基于改进鲸鱼算法优化支持向量机的半导体良率预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取半导体原始数据，并对其进行预处理，获得训练样本；S2、将训练样本输入到支持向量机预测模型中，获得良率预测结果；S3、根据良率预测结果，通过改进鲸鱼算法对支持向量机预测模型中的参数进行优化，获得优化后的支持向量机预测模型；S4、将优化后的支持向量机预测模型作为半导体良率预测模型，并将待预测的半导体数据输入到半导体良率预测模型中，得到半导体良率预测结果。
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