基于斑翠鸟优化算法优化特征选择的芯片缺陷分类方法

基于斑翠鸟优化算法优化特征选择的芯片缺陷分类方法，本发明首先对斑翠鸟优化算法的核心机制及其具体执行流程进行了详尽的阐述。紧接着，对支持向量机方法的工作原理进行了分析，并研究了支持向量机方法中惩罚参数C和径向基核函数参数γ在分类中的重要性。最后，提取芯片表面缺陷多维特征，将支持向量机作为分类器，并将测试集样本分类误差作为斑翠鸟优化算法的适应度函数，通过算法迭代寻求缺陷特征、惩罚参数C和径向基核函数参数γ的最优解。本发明展示了基于斑翠鸟优化算法优化特征选择方法具有强大的全局搜索和局部优化能力，可以提高分类识别精度和效率，对于解决芯片表面缺陷分类问题具有显著优势。