10.3969/j.issn.1001-2400.2005.06.019
基于广义回归神经网络的微电路工艺设备表征
为了使用较少的工艺试验建立更高精度的模型描述微电路工艺的复杂性与非线性,将神经网络技术与统计试验设计相结合代替传统的统计方法应用于微电路热氧化工艺设备的表征.通过试验设计安排15轮试验,然后基于广义回归神经网络建立了以氧化膜厚以及均匀性为目标值的热氧化工艺模型,最后利用信噪比函数对模型的拟合以及预测能力进行了验证与比较分析.结果表明,该方法建立的模型可用于工艺表征与控制.所讨论的方法可用于其他微电路工艺设备的表征.
微电路工艺设备、广义回归神经网络、信噪比函数、试验设计
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TN305(半导体技术)
国家重点实验室基金51439040103DZ0102
2005-12-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共4页
911-914
