应用材料公司T·李获国家专利权
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龙图腾网获悉应用材料公司申请的专利用于标记用于摄谱监测的机器学习系统的训练光谱的原位监测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：CN115099386B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202210210644.8，技术领域涉及：G06N3/08；该发明授权用于标记用于摄谱监测的机器学习系统的训练光谱的原位监测是由T·李;B·切里安设计研发完成，并于2022-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。
本用于标记用于摄谱监测的机器学习系统的训练光谱的原位监测在说明书摘要公布了：一种训练用于摄谱监测的神经网络的方法包括：抛光测试基板；在测试基板的抛光期间，由原位摄谱监测系统测量从基板反射的光的测试光谱序列并由原位非光学监测系统测量来自基板的测试值序列；测量在抛光之前基板的初始特征值或在抛光之后基板的最终特征值中的至少一者；将测试值序列和初始特征值和或最终特征值输入到厚度预测模型中，该厚度预测模型输出训练值序列，其中该训练值序列中的每个相应训练值与来自测试光谱序列的相应测试光谱相关联；以及使用多个测试光谱和多个训练值来训练人工神经网络。
本发明授权用于标记用于摄谱监测的机器学习系统的训练光谱的原位监测在权利要求书中公布了：1.一种训练用于摄谱监测的神经网络的方法，所述方法包括： 抛光测试基板； 在所述测试基板的抛光期间，由原位摄谱监测系统测量从所述基板反射的光的测试光谱序列； 在所述测试基板的抛光期间，由原位非光学监测系统测量来自所述基板的测试值序列； 测量在抛光之前所述基板的初始特征值或在抛光之后所述基板的最终特征值中的至少一者； 将所述测试值序列和所述初始特征值和或所述最终特征值输入到厚度预测模型中，所述厚度预测模型输出训练值序列，所述训练值序列中的每个相应训练值与来自所述测试光谱序列的相应测试光谱相关联；以及 使用所述测试光谱序列和所述训练值序列来训练人工神经网络，所述人工神经网络具有针对多个光谱值的多个输入节点、用于输出特征值的输出节点、以及将所述输入节点连接到所述输出节点的多个隐藏节点。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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