一种机理引导的少样本抛光材料去除率预测模型构建方法

本发明公开了一种低成本、高精度的机理引导的少样本抛光材料去除率预测模型构建方法，该方法基于Preston方程，结合抛光技术的机理特性和抛光过程的仿真建模，对抛光工艺参数和材料去除率之间的关系进行深入研究，建立了一个具备一定精度的材料去除率预测的数学模型，然后基于该数学模型的数学形式，设计神经网络模型结构，并训练该神经网络模型使其逼近所建立的数学模型，从而得到一个经过预训练的神经网络模型；最后基于迁移学习策略，在少量真实样本上继续训练该神经网络模型，得到最终的材料去除率预测模型；该预测模型集成了数学模型的可解释性和神经网络模型的非线性拟合能力，预测精度高，可以为实际的抛光过程提供可靠的预测支持。