一种基于强化学习的氧化镓半导体器件制备方法及系统

本发明提供了一种基于强化学习的氧化镓半导体器件制备方法及系统，涉及半导体及微电子器件技术领域，方法包括：获取氧化镓半导体器件制备过程中的工艺参数和性能监测数据；根据工艺参数和性能监测数据，设计智能体；根据工艺参数和性能监测数据，建立近似过程模型；基于氧化镓半导体器件虚拟制备环境，通过DSAC‑T算法，对智能体进行训练；直至性能监测数据均达到预设值，确定最优制备策略；根据最优制备策略，对氧化镓半导体器件进行制备。本发明可以提高生产效率，减少人为误差。