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申请/专利权人：科磊股份有限公司
申请日：2018-11-14
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN111566674B
主分类号：G06N3/08
分类号：G06N3/08;G06N3/0464
优先权：["20171115 US 62/586,660","20180223 US 15/903,693"]
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.28#授权;2020.11.06#实质审查的生效;2020.08.21#公开
摘要：使用机器学习技术以在给定临界参数的参考值时预测固定参数的值。举例来说，可基于一或多个临界参数及与例如光谱椭偏测量光谱或镜面反射光谱的光谱相关联的低维实值向量训练神经网络。另一神经网络可映射所述低维实值向量。当使用两个神经网络时，可训练一个神经网络以将所述光谱映射到所述低维实值向量。可训练另一神经网络以基于所述临界参数及来自所述另一神经网络的所述低维实值向量而预测所述固定参数。
主权项：1.一种用于半导体计量的方法，其包括：使用处理器，运用神经网络基于半导体晶片的临界参数的值而预测固定参数的值，其中所述神经网络是基于所述临界参数中的一或多者及与光谱相关联的低维实值向量训练的，且其中所述固定参数表示经测量结构的尺寸；以及使用处理器通过确定测试光谱是否在波长点上的光谱波封内来评估所述固定参数的所述值，其中所述光谱波封介于所述波长点的每一者处的训练光谱的最小值和最大值之间。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 科磊股份有限公司 通过先进机器学习技术的测量精确度的自动优化
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