摘要
本发明公开了一种磁控溅射参数的调整方法、装置、电子设备及存储介质,通过Bi‑LSTM网络提取工艺参数的时序特征,很好地捕捉薄膜制备过程中的动态变化,进而通过时序特征被有效地提取和分析,提升了靶材寿命预测的准确性;同时引入靶材的当前寿命进行溅射效果分析,比仅使用工艺参数通过全连接网络进行薄膜性能分析的准确性更高。将寿命预测结果与溅射效果评价指标的生成统一在一个网络模型的一次推理过程中,提高了参数调整效率。引入遗传算法对Bi‑LSTM网络进行优化,且根据磁控溅射参数对遗传算法进行了深度定制,进一步提高了预测模型的效率、准确度及泛化能力。
技术关键词
磁控溅射设备
染色体
变量
靶材
参数
寿命
遗传算法优化
注意力
引入遗传算法
时序特征
薄膜
激光干涉法
处理器
压强
决策
电子设备
网络
计算机设备
输出模块
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双粒度
跨模态
细粒度特征
训练图像分类模型
样本
MES系统
项目
配电柜
设备运行数据
规则库管理模块
参数分析方法
灰水分散剂
粒子群算法
数据处理技术
碳酸钙
水产养殖尾水
反馈控制模块
监测系统
传感器
水质监测数据