為了提高半導(dǎo)體生產(chǎn)線產(chǎn)出率預(yù)測(cè)的效率與準(zhǔn)確性,研究一種基于數(shù)學(xué)規(guī)劃模型融合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法,該方法考慮了已有預(yù)測(cè)方法所忽略的范圍預(yù)測(cè)問題,以降低預(yù)測(cè)過程的復(fù)雜性。采用主元分析法選取影響產(chǎn)出率的關(guān)鍵性能指標(biāo),并借鑒特征加權(quán)思想,利用選定的性能指標(biāo)構(gòu)建產(chǎn)出率多元線性回歸模型;將該回歸模型代入線性規(guī)劃算法中,通過與模糊算法的結(jié)合確定產(chǎn)出率的最小預(yù)測(cè)范圍;利用預(yù)測(cè)范圍參數(shù)構(gòu)建非線性規(guī)劃模型調(diào)節(jié)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù),從而改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,得到最終的產(chǎn)出率預(yù)測(cè)值。仿真實(shí)驗(yàn)表明,該方法的預(yù)測(cè)范圍精確且過程簡便,具有可行性。 

【文章來源】：計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng). 2017,23(06)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

產(chǎn)出率范圍結(jié)果圖

第６期趙婷婷等：基于數(shù)學(xué)規(guī)劃與ＢＰＮ相融合的半導(dǎo)體生產(chǎn)線產(chǎn)出率預(yù)測(cè)方法２．２產(chǎn)出率性能預(yù)測(cè)分析根據(jù)經(jīng)驗(yàn)構(gòu)建輸入節(jié)點(diǎn)數(shù)為６、隱含節(jié)點(diǎn)數(shù)為１０、輸出節(jié)點(diǎn)數(shù)為１的初始ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，經(jīng)過多次運(yùn)行后，選定初始神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的部分權(quán)值參數(shù)如表４所示，通過非線性規(guī)劃模型Ｃ調(diào)整后的ＢＰ網(wǎng)絡(luò)部分權(quán)值參數(shù)如表５所示。其中，模型Ｃ中的敏感度參數(shù)ｂ與范圍縮減參數(shù)ｃ１和ｃ２由經(jīng)驗(yàn)選取最佳值。表４原ＢＰ網(wǎng)絡(luò)部分權(quán)值數(shù)據(jù)ωｔ１２３４５６１０．６６０１．５８６－０．２５０－１．６５３０．７７５０．２１９２０．０７２０．１８７－０．００１－０．１８８０．０５５０．１０１３－０．０２７－０．１２１０．１４６０．２３６－０．０３４０．１０５???????８０．２５００．６８８－０．２０１－０．８２８０．２３９０．１１３９０．３９６１．００２－０．２６２－１．１４００．３９５０．１５６１００．１１３０．３３２－０．０６８－０．３８９０．１０８０．１００表５改進(jìn)后的ＢＰ網(wǎng)絡(luò)部分權(quán)值數(shù)據(jù)ωｔ１２３４５６１０．６３８１．４１２－０．３１０－１．２５３０．６５７０．２１１２０．０６２０．１３３－０．０１１－０．２５８０．０３５０．０９８３－０．０３５－０．１５２０．１６９０．３６７－０．０６４０．１１２???????８０．２７００．７１０－０．２３１－０．７４２０．２１３０．１２４９０．３２００．９７６－０．３１２－１．２２００．３４００．１６３１００．１４６０．４３２－０．０４８－０．４２１０．０９８０．８９０利用調(diào)整后的權(quán)值閾值參數(shù)更新ＢＰ網(wǎng)絡(luò)模型，利用新的網(wǎng)絡(luò)模型

產(chǎn)出率范圍結(jié)果圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于DBSCAN與FSVM的半導(dǎo)體生產(chǎn)線成品率預(yù)測(cè)方法[J]. 邱明輝,曹政才,劉民,劉雪蓮.  計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng). 2016(11)
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博士論文
[1]多重入復(fù)雜制造系統(tǒng)的多尺度建模與優(yōu)化控制研究[D]. 何鳳蘭.上海交通大學(xué) 2014

碩士論文
[1]晶圓制造產(chǎn)能規(guī)劃方法與應(yīng)用研究[D]. 劉春華（Maxwell Liu）.上海交通大學(xué) 2014
[2]S半導(dǎo)體公司在制品庫存控制研究[D]. 吳小林.西南交通大學(xué) 2014



本文編號(hào)：3559560