[发明专利]神经网络误差-反向传播算法预测半导体产品良率的方法在审
| 申请号： | 202010446340.2 | 申请日： | 2020-05-25 |
| 公开（公告）号： | CN111539521A | 公开（公告）日： | 2020-08-14 |
| 发明（设计）人： | 徐屹东;黄然;徐莹;尹沛羊 | 申请（专利权）人： | 上海华力集成电路制造有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06N20/00;G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/04 |
| 代理公司： | 上海浦一知识产权代理有限公司 31211 | 代理人： | 张彦敏 |
| 地址： | 201203 上海市浦*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及神经网络误差‑反向传播算法预测半导体产品良率的方法，涉及半导体集成电路技术，基于神经网络误差‑反向传播算法完成算法搭建，基于已有半导体产品的与良率相关的参数及良率数据对神经网络误差‑反向传播算法中的权值优化，通过一产品评估神经网络误差‑反向传播算法的准确度，若准确度大于一预定值时认为优化后的神经网络误差‑反向传播算法是可靠的，则可利用优化后的神经网络误差‑反向传播算法进行产品的良率预测，若准确度小于一预定值时则继续对权值进行优化，直至准确度大于一预定值，如此通过算法后台运算得到结果，省时省力，且降低工程师难度，并提前预测良率，确保客户收到符合标准的产品。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络 误差 反向 传播 算法 预测 半导体 产品 方法 | ||
【主权项】：
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