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龙图腾网恭喜华中科技大学申请的专利一种适用于光学散射测量的特征选择方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN111553064B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202010319290.1，技术领域涉及：G06F18/2111；该发明授权一种适用于光学散射测量的特征选择方法是由刘世元;李旷逸;石雅婷;陈修国;王鹏设计研发完成，并于2020-04-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种适用于光学散射测量的特征选择方法在说明书摘要公布了：本发明属于光学散射测量相关技术领域，其公开了一种适用于光学散射测量的特征选择方法，所述方法包括以下步骤：1根据半导体工艺确定待测结构的纳米结构形貌、待测关键尺寸及材料光学常数；2构建待测结构的纳米结构正向光学特性模型；3划分稀疏网格XS，并计算稀疏网格中所有离散点对应的全光学特征组合fa，继而构成稀疏光学特征库ΩS；4基于过滤式特征选择算法自所述全光学特征组合fa中获得候选特征组合fc；5基于包裹式特征选择算法，从候选特征组合fc中对库匹配方法中的评价函数所使用的特征组合进一步提炼，以得到最终的优化特征组合f＊。本发明缩短了库匹配方法中离线建库的时间，提高了参数提取准确度。

本发明授权一种适用于光学散射测量的特征选择方法在权利要求书中公布了：1.一种适用于光学散射测量的特征选择方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：1根据半导体工艺确定待测结构的纳米结构形貌、待测关键尺寸及材料光学常数；待测关键尺寸的数量为3；2通过解析或者数值建模构建待测结构的纳米结构正向光学特性模型；3在纳米结构待测关键尺寸参数的浮动范围划分稀疏网格XS，并计算稀疏网格中所有离散点对应的全光学特征组合fa，继而构成稀疏光学特征库ΩS；4基于过滤式特征选择算法以设定的特征组合评价指标自所述全光学特征组合fa中获得候选特征组合fc；5基于包裹式特征选择算法，以随机例的库匹配参数提取准确度为评价指标，从候选特征组合fc中对库匹配方法中的评价函数所使用的特征组合进一步提炼，以得到最终的优化特征组合f*；所述过滤式特征选择算法为顺序向前特征选择算法，评价指标为基于互信息的最大相关最小冗余，评价指标表达式为：mRMR＝Rel-Red；其中：mRMR为评价指标，Rel为最大相关，Red为最小冗余； 其中：|f|表示全光学特征组合fa中的特征总数，fi和fj为全光学特征组合fa中不同的特征，xm为关键尺寸，IRelfi，xm为fi与xm之间的互信息，IRedfi，fj为fi与fj之间的互信息；步骤5中，包裹式特征选择算法为遗传算法，在稀疏网格XS范围内，30次随机选取x得到参数值xr，构成集合XR，x表示待测关键尺寸；通过严格耦合波分析RCWA计算得到XR中每一关键尺寸xr对应的fc，库匹配中的评价函数为RMSE，特征组合f′c，f′c∈fc的参数提取准确度Ef′c表达式为： 其中：||·||表示向量别的2-范数，r为随机里的序号，xr为第r个随机例的关键尺寸信息，表示通过特征组合f′c计算RMSE时对xr求得的参数提取值，kc表示f′c中光学特征的序号，KC表示f′c中的光学特征总数，表示kc的测量标准差，y′c表示xr的特征组合f′c。

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