一种使用支持向量机的半导体材料杂质检测方法

本发明公开了一种使用支持向量机的半导体材料杂质检测方法，包括以下步骤：S1、从半导体材料的制造过程中获取包含杂质特征数据的初始数据集；S2、对数据集进行归一化和噪声去除的预处理；S3、利用持久同调分析对预处理后的数据进行特征提取，并生成拓扑特征向量；S4、将拓扑特征向量输入到基于霍普菲尔德网络结合支持向量机的分类器中进行分类；S5、采用图神经网络对分类结果进行聚类分析，生成杂质检测报告；S6、基于检测报告，使用元学习技术对支持向量机模型进行优化和更新。通过该方法能够精确识别和分类半导体材料中的不同杂质类型，有效提高了检测的准确性和效率。