為了在橢圓偏振測量過程中得到精確的納米薄膜參數(shù),提出了一種求解納米薄膜參數(shù)的混合優(yōu)化算法。結合人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法反向傳播和粒子群算法快速尋優(yōu)的特點,建立了改進粒子群-神經(jīng)網(wǎng)絡(Improved Particle Swarm Optimization-Neural Network,IPSO-NN)混合優(yōu)化算法。該算法在較少的迭代次數(shù)下具有快速跳出局部最優(yōu)解的能力,從而快速尋找橢偏方程最優(yōu)解。文中使用該算法對標稱值為(26.7±0.4)nm的硅上二氧化硅納米薄膜厚度標準樣片進行薄膜參數(shù)計算。結果表明:采用IPSO-NN混合優(yōu)化算法計算薄膜厚度時相對誤差小于2%,折射率誤差小于0.1。同時,文中通過實驗對比了傳統(tǒng)粒子群算法與IPSO-NN算法,驗證了IPSO-NN算法計算薄膜參數(shù)時能有效優(yōu)化迭代次數(shù)和尋找最優(yōu)解的過程,實現(xiàn)快速收斂,提高計算效率。

【文章頁數(shù)】：6 頁

【文章目錄】：
0 Introduction
1 Theory summary
    1.1 IPSO-NN hybrid algorithm
    1.2 Comprehensive evaluation function
2 Simulation results and data analysis
3 Conclusion



本文編號：3937882