[发明专利]基于哈里斯鹰算法优化随机森林的良率预测方法及系统在审
| 申请号： | 202310755878.5 | 申请日： | 2023-06-25 |
| 公开（公告）号： | CN116756662A | 公开（公告）日： | 2023-09-15 |
| 发明（设计）人： | 陈一宁;王诗琪;蔡宇;高大为 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06F18/243 | 分类号： | G06F18/243;G06N3/006;G06F18/15;G06Q50/04 |
| 代理公司： | 杭州五洲普华专利代理事务所(特殊普通合伙) 33260 | 代理人： | 徐晶晶 |
| 地址： | 310000 *** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于哈里斯鹰算法优化随机森林的良率预测方法及系统，方法包括：获取历史晶圆允收测试数据集；对历史晶圆允收测试数据集中的允收测试数据进行预处理，得到允收测试样本集；通过哈里斯鹰算法迭代优化随机森林模型的关键框架参数并基于关键框架参数对随机森林模型进行修改，构建晶圆良率预测预训练模型；基于允收测试样本集对晶圆良率测试预训练模型进行训练，得到晶圆良率预测模型；将待测允收测试数据输入晶圆良率预测模型中，得到预测结果。本发明能够降低良率预测成本，提高良率预测准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 里斯 算法 优化 随机 森林 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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