赵婷婷
- 作品数：3 被引量：5H指数：1
- 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：北京市自然科学基金国家教育部博士点基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 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
- 基于数学规划与BPN相融合的半导体生产线产出率预测方法被引量：1
- 2017年
- 为了提高半导体生产线产出率预测的效率与准确性,研究一种基于数学规划模型融合BP神经网络的方法,该方法考虑了已有预测方法所忽略的范围预测问题,以降低预测过程的复杂性。采用主元分析法选取影响产出率的关键性能指标,并借鉴特征加权思想,利用选定的性能指标构建产出率多元线性回归模型;将该回归模型代入线性规划算法中,通过与模糊算法的结合确定产出率的最小预测范围;利用预测范围参数构建非线性规划模型调节BP神经网络参数,从而改进神经网络模型,得到最终的产出率预测值。仿真实验表明,该方法的预测范围精确且过程简便,具有可行性。
- 赵婷婷曹政才黄冉
- 关键词：半导体生产线非线性规划BP神经网络
- 半导体生产线基于数学规划与BPN相融合的产出率预测方法
- 产出率是半导体生产线上的常用绩效度量单位之一，其短期预测结果对于企业的生产计划与调度决策具有重要意义。为提高预测的效率与准确性，研究一种基于数学规划模型融合BP神经网络的方法对产出率进行预测。首先，采用主元分析法选取影响...
- 赵婷婷曹政才黄冉
- 关键词：半导体生产线非线性规划BP神经网络
