摘要
本公开提供了一种套刻标记评价指标的预测方法和装置。本公开的预测方法包括:构建训练数据集,训练数据集中至少包括:套刻标记的参数信息以及套刻标记的评价指标;以训练数据集中的参数信息作为输入,以训练数据集中的评价指标作为输出,对评价指标预测模型进行训练,得到训练好的评价指标预测模型;以及,将待评价的套刻标记的参数信息输入至评价指标预测模型,得到待评价的套刻标记的评价指标。本公开采用机器学习的方式,通过训练套刻标记的评价指标预测模型来替代复杂的光学衍射模型,使训练的预测模型能够以高精度逼近套刻标记的实际物理模型,以输出精度更高的套刻标记评价指标。
技术关键词
套刻标记
指标
设备参数信息
支持向量回归模型
深度神经网络模型
卷积神经网络模型
残差神经网络
数据
叠层
随机森林模型
临近算法
决策树模型
多层感知器
预测装置
存储器
处理器
偏振态
系统为您推荐了相关专利信息
机械取栓支架
可靠性分析方法
样本
概率密度函数
初始化算法