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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种应用于半导体制造的生产机台振幅死亡预测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：CN116166991B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202310173032.0，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权一种应用于半导体制造的生产机台振幅死亡预测方法是由张雅瑄;李莉;于青云设计研发完成，并于2023-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种应用于半导体制造的生产机台振幅死亡预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种应用于半导体制造的生产机台振幅死亡预测方法，包括以下步骤：S1、获取历史生产机台数据，并进行数据归一化处理，构建出训练集和测试集；S2、建立LSTM神经网络模型，并基于鲸鱼优化算法对该LSTM神经网络模型进行优化；S3、定义训练设置，利用训练集和测试集对优化后的LSTM神经网络进行网络训练和测试，得到振幅死亡预测模型；S4、获取当前生产机台的实际数据，输入振幅死亡预测模型，输出得到对应的振幅死亡预测结果。与现有技术相比，本发明具有准确率高、应用泛化性高、操作步骤简单等优点，能够快速准确得到振幅死亡预测结果，有利于及时对生产机台进行相应检修，从而提高晶圆生产良品率。

本发明授权一种应用于半导体制造的生产机台振幅死亡预测方法在权利要求书中公布了：1.一种应用于半导体制造的生产机台振幅死亡预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取历史生产机台数据，并进行数据归一化处理，构建出训练集和测试集；所述历史生产机台数据包括正样本数据和负样本数据，所述正样本数据和负样本数据均包括多个生产机台的设备参数、产品参数和关键工艺参数； S2、建立LSTM神经网络模型，并基于鲸鱼优化算法对该LSTM神经网络模型进行优化； S3、定义训练设置，利用训练集和测试集对优化后的LSTM神经网络进行网络训练和测试，得到振幅死亡预测模型； S4、获取当前生产机台的实际数据，输入振幅死亡预测模型，输出得到对应的振幅死亡预测结果； 步骤S2中鲸鱼优化算法首先通过设置最大迭代次数和搜索代理的数量，在取值范围内随机选取搜索代理的初始位置，通过评估每个个体距离目标值的大小，将距离最近的设为最佳搜索代理，再设置和迭代相关的参数； 步骤S2中鲸鱼优化算法的具体过程为： 在每次迭代后对每个个体的位置进行更新，找到最优解，公式如下： 其中，和为系数向量，为当前时刻最佳代理的位置向量，为当前个体所处的位置向量； 每次迭代出现新的最佳代理时就会更新、和： 其中，在迭代过程中从2线性下降至0，为之间的随机向量； 螺旋运动路径表示为： 其中，表示第i个个体与当前最佳搜索代理之间的距离，b为常数，l是区间之间的随机数，选取一个参数p将同时发生的螺旋上升行为和搜索行为结合起来： 。

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