[发明专利]一种基于相关熵和深层神经网络的半导体过程数据矫正方法有效
| 申请号： | 202010590040.1 | 申请日： | 2020-06-24 |
| 公开（公告）号： | CN111854822B | 公开（公告）日： | 2021-06-29 |
| 发明（设计）人： | 谢磊;吴小菲;徐浩杰;苏宏业 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G01D18/00 | 分类号： | G01D18/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州天勤知识产权代理有限公司 33224 | 代理人： | 彭剑 |
| 地址： | 310013 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于相关熵和深层神经网络的半导体过程数据矫正方法，包括：(1)采集与待矫正变量对应的过程变量传感器的输出信号；(2)将每个变量输入建立好的深层神经网络模型，逐层提取变量的相关性信息，收集模型最后一层的特征输出至映射函数，并与输入变量对比，建立回归模型；(3)保存当前模型的参数权重，计算最终目标函数值，若不满足停止条件，更新参数权重并重复步骤(2)；(4)更改网络层数与特征迭代层数，并重复步骤(2)和(3)，直到达到最大层数；(5)选择得到矫正结果最好的网络层数和特征迭代层数；保存各层参数值，对待矫正数据进行计算并获得矫正值。利用本发明，获取更低误差的数据矫正结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 相关 深层 神经网络 半导体 过程 数据 矫正 方法 | ||
【主权项】：
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