[发明专利]一种GMDH神经网络的晶圆CMP材料去除率预测方法有效
| 申请号： | 202011094499.9 | 申请日： | 2020-10-14 |
| 公开（公告）号： | CN112257337B | 公开（公告）日： | 2022-09-16 |
| 发明（设计）人： | 贾花;宋万清 | 申请（专利权）人： | 上海工程技术大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08;G06F111/10;G06F113/18;G06F119/06;G06F119/14 |
| 代理公司： | 上海统摄知识产权代理事务所(普通合伙) 31303 | 代理人： | 杜亚 |
| 地址： | 201620 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种GMDH神经网络的晶圆CMP材料去除率预测方法，其步骤如下：(1)获取去除异常值后的抛光样本数据集；(2)对抛光样本数据集中样本进行分析，确定b个有效工艺变量；(3)提取每个有效工艺变量的均值、标准差、歪度和峭度，获得4*b个特征向量；(4)对4*b个特征向量与对应的MRR值相关性进行筛选，确定m个特征向量作为GMDH神经网络模型的输入特征向量；(5)对m个特征向量形成的数据集进行归一化处理得到训练特征集；(6)采用二元二次Volterra多项式回归模型，以训练特征集中的输入特征值为输入层，对应输出的MRR值为输出层，得到训练好的GMDH网络模型；(7)将待预测样本中作为输入的m个特征值输入训练好的GMDH网络模型中，则输出预测的MRR值。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 gmdh 神经网络 cmp 材料 去除 预测 方法 | ||
【主权项】：
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