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申请/专利权人：无锡依可提诺智能科技有限公司
摘要：本发明涉及半导体数据优化处理技术领域，具体涉及一种半导体生产异常数据实时监测方法，该方法包括：采集半导体在生产过程中的温度、压力、气流量，获得半导体温度状态矩阵；根据半导体温度状态矩阵获得生产标尺稳定向量；根据半导体温度状态矩阵与生产标尺稳定向量之间的差异获得相对波动异常得分；根据相对波动异常得分获得状态不稳定系数；根据状态不稳定系数获得状态波动值；根据状态波动值获得动态优化步长因子对温度数据进行去噪，并进行预测，获得下一时刻的温度预测值；获得下一时刻的压力预测值、气流量预测值，结合当前时刻的温度、压力、气流量对半导体生产数据进行实时监测，提高了异常监测精度。
主权项：1.一种半导体生产异常数据实时监测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：采集半导体在生产过程中各时刻的温度、压力、气流量；将所有时刻的温度组成的序列记为温度监测数据序列；根据温度监测数据序列中的所有元素获得半导体温度状态矩阵；根据半导体温度状态矩阵的各行向量，获得半导体温度状态矩阵的生产标尺稳定向量；根据半导体温度状态矩阵的列向量与生产标尺稳定向量之间的差异获得列向量的相对波动异常得分；根据相对波动异常得分获得极大波动向量和极小波动向量；根据极大波动向量和极小波动向量获得半导体温度状态矩阵的状态不稳定系数；根据半导体温度状态矩阵、状态不稳定系数和生产标尺稳定向量获得半导体温度状态矩阵的状态波动值；根据温度监测数据序列和半导体温度状态矩阵的状态波动值获得动态优化步长因子；根据动态优化步长因子对温度监测数据序列进行去噪，对去噪后的温度监测数据序列进行预测，获得下一时刻的温度预测值；分别对所有时刻的压力、气流量，采用与温度预测值相同的获取方式，获得下一时刻的压力预测值、气流量预测值；根据当前时刻的温度、压力、气流量以及下一时刻的温度预测值、压力预测值、气流量预测值，对半导体生产数据进行实时监测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 无锡依可提诺智能科技有限公司 一种半导体生产异常数据实时监测方法
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