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基于优化插值与差值神经网络算法的硅片刻蚀深度预测模型
被引量：
1
1
作者
黄涛
王飞
杨晔
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2021年第S02期108-112,共5页
针对半导体加工工艺复杂、成本高、工艺数据量少,一般的人工神经网络(ANN)算法无法准确预测其加工工艺性能的问题,提出一种基于优化插值与差值神经网络(OIDNN)算法的适用于小样本的硅片刻蚀深度预测模型。首先,分别由实验得到刻蚀深度...
针对半导体加工工艺复杂、成本高、工艺数据量少,一般的人工神经网络(ANN)算法无法准确预测其加工工艺性能的问题,提出一种基于优化插值与差值神经网络(OIDNN)算法的适用于小样本的硅片刻蚀深度预测模型。首先,分别由实验得到刻蚀深度的实验数据,由计算机辅助设计(TCAD)技术仿真得到刻蚀深度的模拟数据,并划分为训练集、验证集和预测集;将TCAD模拟数据作为额外输入参数插入ANN1模型,同时,将实验数据与TCAD模拟数据的差值作为ANN2模型的输出参数,得到两份预测结果;最后将两份预测结果作为输入参数,经ANN3模型训练选择权重,得到最终预测结果。OIDNN算法在不同大小的样本数量下,所得预测刻蚀深度和实验刻蚀深度之间平均的均方误差(MSE)为0.009 5μm,相较于ANN减小80%以上,相较于自适应权值神经网络(AWNN)减小85%以上。实验结果表明,所提模型可以有效提高预测的准确度,提高算法的收敛速度,并且适用于小样本的工程应用场景。
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关键词
半导体加工工艺
机器学习
小样本
硅片刻蚀
神经网络
计算机辅助设计
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题名
基于优化插值与差值神经网络算法的硅片刻蚀深度预测模型
被引量：
1
1
作者
黄涛
王飞
杨晔
机构
上海师范大学信息与机电工程学院
上海智能教育大数据工程技术研究中心(上海师范大学)
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2021年第S02期108-112,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(51605298)。
文摘
针对半导体加工工艺复杂、成本高、工艺数据量少,一般的人工神经网络(ANN)算法无法准确预测其加工工艺性能的问题,提出一种基于优化插值与差值神经网络(OIDNN)算法的适用于小样本的硅片刻蚀深度预测模型。首先,分别由实验得到刻蚀深度的实验数据,由计算机辅助设计(TCAD)技术仿真得到刻蚀深度的模拟数据,并划分为训练集、验证集和预测集;将TCAD模拟数据作为额外输入参数插入ANN1模型,同时,将实验数据与TCAD模拟数据的差值作为ANN2模型的输出参数,得到两份预测结果;最后将两份预测结果作为输入参数,经ANN3模型训练选择权重,得到最终预测结果。OIDNN算法在不同大小的样本数量下,所得预测刻蚀深度和实验刻蚀深度之间平均的均方误差(MSE)为0.009 5μm,相较于ANN减小80%以上,相较于自适应权值神经网络(AWNN)减小85%以上。实验结果表明,所提模型可以有效提高预测的准确度,提高算法的收敛速度,并且适用于小样本的工程应用场景。
关键词
半导体加工工艺
机器学习
小样本
硅片刻蚀
神经网络
计算机辅助设计
Keywords
semiconductor processing technology
machine learning
small sample
silicon wafer etching
neural network
Technology Computer Aided Design(TCAD)
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于优化插值与差值神经网络算法的硅片刻蚀深度预测模型
黄涛
王飞
杨晔
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2021
1
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