摘要
本申请涉及一种半导体外延生长的温控方法、系统、设备和存储介质,包括:获取外延设备各加热区域的当前温度、目标温度以及初始设定功率;基于训练完备的神经网络模型,对当前温度和初始设定功率进行预测,得到各加热区域的未来温度变化趋势;根据各加热区域的温度变化趋势和目标温度,计算得到各加热区域的第一设定功率;根据当前温度和目标温度,通过强化学习得到各加热区域的第二设定功率;根据第一设定功率和/或第二设定功率,确定各加热区域的最终设定功率。通过本申请,利用深度学习和强化学习分别获得各加热区域的第一设定功率和第二设定功率,并综合确定最终设定功率,能够准确控制各区域温度,解决了难以准确控制各区域温度的问题。
技术关键词
温控方法
神经网络模型
外延设备
加热
半导体
深度确定性策略梯度
数据获取模块
温控模块
温控系统
序列
处理器
计算机设备
功率值
可读存储介质
存储器
算法
系统为您推荐了相关专利信息
硬件加速系统
识别神经网络
卷积加速器
归一化模块
输出特征
人工神经网络模型
滑动窗口采样
分段
重建算法
误差反向传播
二维图像特征
神经网络模型
序列特征
分子
性质预测方法