在半導(dǎo)體制造中的偏最小二乘算法、模型及其應(yīng)用.pdf

1、本報(bào)告主要研究了偏最小二乘算法(PLS:Partial Least Square)在半導(dǎo)體制造中的應(yīng)用,以兩個(gè)實(shí)際問(wèn)題為背景,即(1)半導(dǎo)體成品電性參數(shù)虛擬測(cè)量問(wèn)題;(2)晶圓的氧化物涂層的厚度控制,抽象了出兩個(gè)科學(xué)問(wèn)題加以研究,本文的主要貢獻(xiàn)如下:
　　 (1)研究了半導(dǎo)體成品電性參數(shù)的虛擬測(cè)量問(wèn)題,其科學(xué)問(wèn)題為大規(guī)模、高相關(guān)性數(shù)據(jù)下的建模問(wèn)題,提出了基于遍歷PLS的非負(fù)Garrote回歸算法(E-PLSNNG:Eogodic

2、 Partial Least Sqare Nonnegative Garrote Regression)來(lái)構(gòu)建參數(shù)預(yù)測(cè)模型。其思想是通過(guò)PLS算法確定初始的回歸系數(shù),再此基礎(chǔ)之上,通過(guò)NNG算法獲得最終的預(yù)測(cè)模型。文中給出了E-PLSNNG算法優(yōu)于著名的LASSO算法和NNG算法的理論優(yōu)勢(shì)。通過(guò)大量的數(shù)值仿真和實(shí)際例子驗(yàn)證了E-PLSNNG的有效性。
　　 (2)研究了晶圓的氧化物涂層的厚度控制問(wèn)題,其科學(xué)問(wèn)題為閉環(huán)控制之下的有