為了提高半導(dǎo)體晶圓制程中缺陷預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率,提出一種混合特征選擇和基于序列模型優(yōu)化(SMBO)相結(jié)合的缺陷預(yù)測(cè)方法。該方法以對(duì)高維度、多噪聲、多模態(tài)與線性不可分的數(shù)據(jù)具有良好適用性的隨機(jī)森林和支持向量機(jī)兩種機(jī)器學(xué)習(xí)算法為基礎(chǔ),首先利用基于隨機(jī)森林算法的穩(wěn)定性篩選為特征評(píng)分,再基于序列前向搜索方法搜索降序排序的特征,依次創(chuàng)建支持向量機(jī)分類(lèi)模型,并采用SMBO方法進(jìn)行優(yōu)化,最終選擇表現(xiàn)最好且特征數(shù)量最少的模型進(jìn)行缺陷預(yù)測(cè)。為了驗(yàn)證所提方法的有效性和優(yōu)異性,使用蝕刻制程中的殘?jiān)毕莺桶伎尤毕莸膶?shí)際工程數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)對(duì)比分析,最終驗(yàn)證了其對(duì)晶圓制造過(guò)程中的缺陷具有優(yōu)異的識(shí)別能力。

【文章頁(yè)數(shù)】：8 頁(yè)

【文章目錄】：
1 問(wèn)題的描述
2 模型構(gòu)建
    2.1 混合特征選擇方法
    2.2 蝕刻缺陷預(yù)測(cè)系統(tǒng)
    2.3 SMBO超參優(yōu)化方法
3 實(shí)證研究
    3.1 數(shù)據(jù)探索
    3.2 模型結(jié)果
4 結(jié)束語(yǔ)



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