摘要
本申请提供了一种最佳工艺参数预测方法、系统、设备及存储介质,该方法包括:采集半导体性能测试数据,所述半导体性能测试数据包括被测试件的工艺参数和被测试件的性能数据;基于所述半导体性能测试数据训练机器学习模型,得到训练好的工艺参数预测模型,所述工艺参数预测模型用于预测各种工艺参数组合能满足的性能要求,并选择能满足特定性能要求的工艺参数组合;设定目标性能要求,基于所述工艺参数预测模型获取满足所述目标性能要求的最佳工艺参数组合;验证所述最佳工艺参数组合是否符合所述目标性能要求。本申请摒弃了基于经验的传统试错实验方法或模拟计算方法,提高了最佳工艺参数寻找效率,显著缩短研发周期。
技术关键词
最佳工艺参数
性能测试数据
训练机器学习模型
半导体
皮尔逊相关系数
随机森林
模拟计算方法
梯度提升决策树
缩短研发周期
模型训练模块
数据采集模块
处理器
预测系统
可读存储介质
分片
程序
晶圆
系统为您推荐了相关专利信息
斯皮尔曼相关系数
变量
皮尔逊相关系数
数据
生态系统
温度预测方法
转炉出钢温度
数据
转炉吹炼终点
皮尔逊相关系数
装甲车
喷淋装置
表面温度数据
模拟退火算法
火焰蔓延速度
深度学习算法
信号采集器
时域特征提取
频域特征提取
空间特征提取