當(dāng)前,半導(dǎo)體芯片通過多層次物理測(cè)試來判別芯片的優(yōu)良性能。半導(dǎo)體芯片測(cè)試產(chǎn)生了龐雜的數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)背后隱藏著大量芯片質(zhì)量的信息。本文探討的是將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于半導(dǎo)體行業(yè),以提升半導(dǎo)體產(chǎn)品良率,降低半導(dǎo)體制造業(yè)成本。芯片測(cè)試產(chǎn)生的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出高維和不平衡兩個(gè)特性。一般地,很多研究者分別對(duì)高維問題和不平衡問題進(jìn)行了研究,提出了一系列成熟的算法,但是這些算法對(duì)半導(dǎo)體行業(yè)這種同時(shí)存在高維特性和不平衡特性的數(shù)據(jù)效果欠佳。本文首先對(duì)數(shù)據(jù)的高維特性和不平衡特性作了介紹,并闡述了當(dāng)前針對(duì)這兩個(gè)問題的處理方法,描述了數(shù)據(jù)挖掘的模型評(píng)價(jià)指標(biāo)并定義了半導(dǎo)體行業(yè)評(píng)價(jià)指標(biāo)。接著結(jié)合行業(yè)實(shí)際闡述了半導(dǎo)體良率預(yù)測(cè)問題的提出和應(yīng)用場(chǎng)景以及半導(dǎo)體數(shù)據(jù)的預(yù)處理方法。然后分析了隨機(jī)森林算法的優(yōu)缺點(diǎn),并在此基礎(chǔ)上優(yōu)化了隨機(jī)森林算法,提出了基于欠采樣隨機(jī)森林的Stacking模型算法。最后用行業(yè)實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行了驗(yàn)證,證明了該算法的有效性。這為數(shù)據(jù)科學(xué)替代一部分傳統(tǒng)芯片測(cè)試方案提供可行性基礎(chǔ),為半導(dǎo)體封裝測(cè)試大幅降低成本提供可能。 

【文章來源】：華東師范大學(xué)上海市 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：51 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

ROC曲線示意圖

華東師范大學(xué)碩士學(xué)位論文芯片來說是必須的，它使得芯片有了生命力，能夠與外部設(shè)用。封裝的主要作用有：護(hù)。封裝使得芯片內(nèi)部的集成電路與外界隔離，避免電質(zhì)的腐蝕，同時(shí)便于安裝和運(yùn)輸。接。封裝使得芯片能夠以標(biāo)準(zhǔn)化的通道和接口與外部連、電容等來保證正確的信號(hào)傳遞。規(guī)格。封裝使得芯片都能夠以相同的形狀、尺寸進(jìn)行加合。

圖 4-2 單個(gè)隨機(jī)森林測(cè)試集的 ROC 曲線下來我們計(jì)算行業(yè)指標(biāo) DieSavingRate，根據(jù) 2.3.3 求得：11 12( ) 140843 8 (46 83)=99.2673%140843beforen s a aDieUsagen 12 11 21( ) 140843 8 83 (46 54)=99.140843aftern s a a aDieUsagen s=8，本例為 8 層芯片。模型的收益為：11 21(s-1) (8-1) 46 54ie =0.1903%140843a aD SavingRaten

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號(hào)：3387509