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邱明辉

作品数:3 被引量:11H指数:2
供职机构:北京化工大学信息科学与技术学院更多>>
发文基金:国家教育部博士点基金国家自然科学基金北京市自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 3篇中文期刊文章

领域

  • 3篇自动化与计算...

主题

  • 3篇半导体
  • 3篇半导体生产
  • 3篇半导体生产线
  • 2篇支持向量
  • 2篇向量
  • 2篇成品率
  • 1篇单因子
  • 1篇支持向量回归
  • 1篇支持向量机
  • 1篇智能体
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇向量机
  • 1篇模糊支持向量...
  • 1篇多智能
  • 1篇多智能体
  • 1篇分析方法
  • 1篇DBSCAN
  • 1篇FSVM
  • 1篇MAS

机构

  • 3篇北京化工大学
  • 2篇吉林大学
  • 2篇清华大学

作者

  • 3篇邱明辉
  • 3篇曹政才
  • 2篇刘民
  • 1篇刘雪莲
  • 1篇赵婷婷

传媒

  • 2篇计算机集成制...
  • 1篇电子学报

年份

  • 1篇2017
  • 2篇2016
3 条 记 录,以下是 1-3
排序方式:
面向半导体生产线基于MAS模糊协同的成品率预测方法被引量:4
2017年
针对传统成品率预测模型中需要大量缺陷信息且极少考虑范围预测的情况,借鉴多智能体思想,研究了一种模糊聚合与支持向量回归相融合的方法,对成品率进行预测。在逐步缩减预测范围的同时,多智能体协同调整学习速率等参数,根据确定好的参数构建多个模糊成品率学习模型;利用模糊规则对多个学习模型的预测结果进行聚合,以提高预测准确性;利用支持向量回归将聚合结果去模糊化,得到最终的成品率预测值。仿真实验表明,该方法预测过程较简便,预测范围更精确,具有可行性。
赵婷婷曹政才邱明辉
关键词:半导体生产线多智能体支持向量回归
基于增长修剪型神经网络的半导体生产线动态瓶颈分析方法被引量:1
2016年
瓶颈设备是制约半导体生产线在制品水平、生产周期及准时交货率的关键因素,对其进行有效地分析能够提高生产线多性能.现有的分析方法主要是将瓶颈设备视为静态瓶颈,未考虑到生产线不确定因素所带来的动态漂移问题,这样容易造成以瓶颈设备控制为核心的调度算法缺乏柔性,降低算法实效性,因此,本文提出一种基于增长修剪型神经网络的动态瓶颈分析方法.该方法从设备相对生产负荷、利用率及缓冲区队列长度等方面,利用复合定义方法描述设备的综合瓶颈度,并结合瓶颈判定机制识别瓶颈;其次,通过构建增长修剪型神经网络模型预测生产线下一时刻瓶颈,借鉴闭环控制思想动态修正网络结构;再次,使用单因子试验法对影响瓶颈的关键参数进行分析以获得设备动态特性;最后,通过仿真验证方法的可行性和有效性.
曹政才邱明辉刘民
关键词:半导体生产线
基于DBSCAN与FSVM的半导体生产线成品率预测方法被引量:7
2016年
成品率是半导体生产线上的关键性能指标,对其进行预测分析能够有效控制芯片的生产成本、提高芯片质量,而芯片缺陷问题是制约成品率水平的关键因素。因此,研究一种密度聚类与模糊支持向量机相融合的半导体生产线成品率预测方法。首先,采用密度聚类方法对晶圆缺陷聚集特性进行分析,获取缺陷分布模式参数和密度参数,作为成品率预测模型的输入参数;然后,针对缺陷与成品率之间存在的模糊关系,利用模糊规则并结合支持向量机方法构建半导体生产线成品率预测模型;最后利用成品率预测结果对晶圆缺陷聚集特性进行定性分析,确定缺陷问题的来源,并提出相应的改善措施。通过仿真实验表明,所提方法的预测精度优于常用的泊松模型和二项式模型,具有更好的可行性。
邱明辉曹政才刘民刘雪莲
关键词:半导体生产线成品率模糊支持向量机
共1页<1>
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