基于神经网络的光子引线键合参数预测方法及光子引线键合控制系统和方法

本发明公开了一种基于神经网络的光子引线键合参数预测方法，包括确定影响双光子聚合直写技术的环境参量和键合控制参量，制作数据集；对数据集进行归一化处理并划分为训练集及测试集；构建以全连接前馈神经网络为基础的光子引线键合参数预测模型；通过优化隐藏层层数和节点数，使损失函数收敛，训练完成后得到目标光子引线键合参数预测模型；通过该模型可预测飞秒激光器的输出参量。进一步，本发明还提出了一种电子设备、光子引线键合控制系统及控制方法。本发明能有效提高光子引线键合工艺在光子器件互连时的耦合效率，降低人为调控成本，提高半导体工艺精度。