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基于深度神经网络的晶圆良率预测方法研究

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晶圆良率的准确预测对晶圆加工过程的质量控制和优化决策具有重要意义.针对晶圆加工过程中质量监控数据的大数据特性,提出了一种基于深度置信网络的晶圆良率预测模型.首先设计具有多层隐藏层结构的网络模型,建立质量监控数据与晶圆良率数据之间的复杂关联关系,其次利用结合预训练与BP算法的深度学习算法训练神经元参数,实现对晶圆良率数据的准确预测.基于某晶圆制造企业的实际生产数据,对比了深度置信网络与卷积神经网络、自动编码器等方法对晶圆良率的预测准确率,结果表明深度置信网络获得了更高的晶圆良率预测准确率,证明了所提预测方法的有效性.

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来源
《2016年第四届全国现代制造集成技术学术会议》||1-14|共14页
会议地点广东佛山
作者
LV You-long; 吕佑龙; NI Shen-xiang; 倪申祥; ZHANG Jie; 张洁; Qin Wei; 秦威;
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作者单位

计算机集成制造系统编辑部;

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会议组织
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关键词
晶圆制造企业; 生产车间; 良率预测; 深度神经网络;

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