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龙图腾网获悉萨思学会有限公司申请的专利用于使用工艺数据的质量预测的计算机程序产品、计算机实施方法和计算装置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：CN117413238B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202280038926.2，技术领域涉及：G06E1/00；该发明授权用于使用工艺数据的质量预测的计算机程序产品、计算机实施方法和计算装置是由D·V·卡克德;王浩宇;A·M·麦吉尔克设计研发完成，并于2022-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于使用工艺数据的质量预测的计算机程序产品、计算机实施方法和计算装置在说明书摘要公布了：计算装置2002存取在第一接合操作1308、2040A例如，球形及或针脚式接合的训练数据2032上训练的机器学习模型2050。所述第一接合操作包括用以将第一组导线1504接合到第一组表面1506、1508的操作。通过监督式学习来训练所述机器学习模型。所述装置接收指示从第二接合操作2040B的测量值产生的工艺数据2074的输入数据2070。所述第二接合操作包括用以将第二组导线接合到第二组表面的操作。所述装置根据所述机器学习模型对所述输入数据进行加权。所述装置基于根据所述机器学习模型对所述输入数据进行加权来产生指示所述第二接合操作中的异常发生的风险的异常预测量2052。所述装置输出所述异常预测量以控制所述第二接合操作。

本发明授权用于使用工艺数据的质量预测的计算机程序产品、计算机实施方法和计算装置在权利要求书中公布了：1.一种有形地体现于非暂时性机器可读存储介质中的计算机程序产品，所述计算机程序产品包含指令，所述指令能够操作以使计算系统： 存取在第一接合操作的训练数据上训练的机器学习模型，其中所述第一接合操作包括用以将第一组的多条导线接合到第一组表面的操作，且其中通过监督式学习来训练所述机器学习模型，包括： 接收所述训练数据，其中所述训练数据包括： 从所述第一接合操作的测量值产生的工艺数据；及 所述多条导线在接合到所述第一组表面后的状态，所述状态的每一状态包括与检测所述第一接合操作中的一或多个异常有关的目标的一或多个候选结果；及 产生所述工艺数据的一或多个权重，使得输入到所述机器学习模型的所述工艺数据预测所述目标的所述一或多个候选结果； 接收指示从第二接合操作的测量值产生的工艺数据的输入数据，其中所述第二接合操作包括用以将第二组的多条导线接合到第二组表面的操作，其中所述第二组的多条导线不同于所述第一组的多条导线，且其中所述第二组表面不同于所述第一组表面； 根据所述机器学习模型对所述输入数据进行加权； 基于根据所述机器学习模型对所述输入数据进行加权来产生指示所述第二接合操作中的异常发生的风险的异常预测量；及 输出所述异常预测量以控制所述第二接合操作。

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