基于机器学习的集成电路工艺参数优化方法及系统

本发明提供一种基于机器学习的集成电路工艺参数优化方法及系统，涉及集成电路技术领域，包括：获取制程历史数据，构建制程工艺知识图谱求解实体和关系间的语义相似性，提取关键工艺知识并构建先验知识库；确定工艺参数与良品率之间的因果依赖关系，设置因果特征选择准则，筛选关键因果特征子集，扩充制程工艺知识图谱，构建异构模型集成并确定工艺参数与良品率的动态变化；构建多目标优化模型并设置优化目标，进行工艺参数优化求解，生成优化工艺参数并进行迁移学习，对工艺节点进行比较和映射，构建虚拟仿真系统并进行因果干预，生成工艺参数优化决策并修正贝叶斯因果模型。