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申请/专利权人：上扬软件(上海)有限公司
摘要：本发明的实施方式提供了一种半导体加工设备多变量故障检测方法、装置、介质和计算设备。本发明中先利用XGBoost对庞大数据量的加工工艺参数进行自动降维和筛选，并将XGBoost降维数据作为改进的LSTM算法的输入数据，从而在建模过程中将半导体加工设备故障检测所需的前后数据有效地进行关联，从而自动拟合出加工设备在一整个作业过程的参数数据波动曲线。因此参数监控的目标值将是一条具有记忆功能的曲线，而不再是基于统计的固定值，提升了模型针对不同作业过程阶段的监控准确性。
主权项：1.一种半导体加工设备多变量故障检测方法，其特征在于，包括：基于XGBoost从监测参数集合中获取出用于设备故障检测的关键特征集；其中，利用XGBoost模型计算出特征分数和不同维度的准确性，并将特征按得分高低进行排序，确定出最高准确率对应的维度值，融合得到最高得分的特征集合作为关键特征集合；利用所述关键特征集基于LSTM网络建立故障检测模型；其中，利用LSTM网络在建模过程中将所述关键特征集中的各个特征，进行前后数据关联，并拟合特征在一整个作业过程的参数数据波动曲线。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上扬软件(上海)有限公司 一种多变量故障检测方法、装置、介质和计算设备
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