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摘要：本申请提供了一种半导体产品良率的人工智能预测方法、系统、设备及介质，所述方法包括：采集半导体产品的样本集数据，所述样本集数据包括训练用生产数据和实际测试良率数据；基于所述样本集数据训练多个基于人工智能的良率预测模型，得到多个收敛的基于人工智能的良率预测模型，各个所述基于人工智能的良率预测模型的输入为生产数据，输出为预测良率；采集待预测的半导体产品的生产数据以及测试良率数据，输入所述基于人工智能的良率预测模型，获得所述基于多个人工智能的良率预测模型的综合的最优人工智能模型；基于所述基于人工智能的最优人工智能模型得到最终输出预测良率。本申请提高了对半导体产品良率预测的全面性、可靠性和准确性。
主权项：1.一种半导体产品良率的人工智能预测方法，其特征在于，包括：采集半导体产品的样本集数据，所述样本集数据包括训练用生产数据和实际测试良率数据；基于所述样本集数据训练多个基于人工智能的良率预测模型，得到多个收敛的基于人工智能的良率预测模型，各个所述基于人工智能的良率预测模型的输入为生产数据，输出为预测良率；采集待预测的半导体产品的生产数据以及测试良率数据，输入所述基于人工智能的良率预测模型，获得所述基于多个人工智能的良率预测模型的综合的最优人工智能模型；基于所述基于人工智能的最优人工智能模型得到最终输出预测良率。
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百度查询： 上海积塔半导体有限公司 半导体产品良率的人工智能预测方法、系统、设备及介质
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