FART神经网络的改进及其在晶圆在线监测中的应用

摘要：

对模糊自适应共振理论(FART)神经网络进行改进,使用改进的FART神经网络对半导体生产线晶圆合格率进行在线检测,对晶圆合格率特征向量进行聚类分析,将合格率损失中拥有相类似特征的晶圆分为一类,一旦检测到生产线发生异常,便可找出故障设备并及时维护,从而使生产线处于高生产率状态.

关键词：模糊自适应共振理论神经网络、半导体生产线、聚类分析

所属期刊栏目：27

分类号：TP278(自动化技术及设备)

资助基金：上海高校选拔培养优秀青年教师科研专项基金科07-43;校博士启动基金

在线出版日期：2009-01-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：6-9