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基于改进的SSA和极值梯度提升的单晶硅断棱预测方法 

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申请/专利权人:元始智能科技(南通)有限公司

摘要:本发明提供一种基于改进的SSA和极值梯度提升的单晶硅断棱预测方法,涉及数据处理技术领域,该方法包括:计算待预测单晶硅的当前等径生长阶段数据与根据多个样本单晶硅的历史等径生长阶段数据聚类形成的权重系数确定的标准等径生长阶段数据之间的差异,得到当前差异等径生长阶段数据;对当前差异等径生长阶段数据进行统计特征提取,得到当前差异特征,将当前差异特征输入至预测模型中,得到待预测单晶硅的断棱预测结果;预测模型是基于各样本单晶硅的历史差异特征和断棱标签和改进的麻雀优化算法SSA,对极值梯度提升模型进行优化得到。本发明通过减少对机理模型的依赖,实现高效精准地进行单晶硅断棱预测。

主权项:1.一种基于改进的SSA和极值梯度提升的单晶硅断棱预测方法,其特征在于,包括:获取待预测单晶硅在当前时段内的当前等径生长阶段数据;计算所述当前等径生长阶段数据与标准等径生长阶段数据之间的差异,得到所述待预测单晶硅对应的当前差异等径生长阶段数据;所述标准等径生长阶段数据是根据多个样本单晶硅的历史等径生长阶段数据聚类形成的权重系数进行确定的;对所述当前差异等径生长阶段数据进行统计特征提取,得到所述待预测单晶硅的当前差异特征,将所述当前差异特征输入至预测模型中,得到所述待预测单晶硅的断棱预测结果;其中,所述预测模型是基于各所述样本单晶硅的历史差异特征和断棱标签,以及改进的麻雀优化算法SSA,对极值梯度提升模型进行优化得到的;改进的SSA是基于反向学习策略、螺旋搜索策略和原始SSA构建得到的。

全文数据:

权利要求:

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