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王向东
作品数:
6
被引量:31
H指数:3
供职机构:
中国科学院半导体研究所
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发文基金:
国家自然科学基金
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相关领域:
电子电信
自动化与计算机技术
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合作作者
王守觉
中国科学院半导体研究所
陈咏梅
中国科学院半导体研究所
陈向东
中国科学院半导体研究所
史静朴
中国科学院半导体研究所
鲁华祥
中国科学院半导体研究所
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作者
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王向东
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王守觉
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年份
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2001
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2000
1篇
1999
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1998
共
6
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通用前馈网络及排序学习前向掩蔽模型在模式识别中的应用
被引量:22
1998年
本文讨论了不分层的通用前馈网络(GFFN),并提出了一种作为模式分类器的排序学习前向掩蔽(SLAM)模型及其算法实验结果表明,这种网络作为模式分类器用时,学习时间远小于各种改进的BP网络而且所需使用的神经元数量也有显著的减少本文还介绍了这种SLAM模型在应用双阈值神经元DTN时进一步减少神经元数量的实验结果及其网络结构和学习算法,以及这种模型的模式分类器所具有的不断扩展与改善的能力论文还介绍了SLAM模型模式分类器在CASSANDRA-I小型神经计算机上实现的实验结果:在256维输入空间1024个随机样本的分类情况,学习时间约3小时20分,判别时间为0.007秒.
王守觉
陈向东
曾玉娟
王向东
王戍靖
关键词:
模式识别
神经网络
基于神经网络的集成电路芯片生产过程建模与优化
该文工作是结合中国华晶电子集团公司双极总厂电话语音开关网络电路CSC34018CS芯片生产的工程实践进行的,建模时使用的样本数据和优化后的实践结果数据都直接来自工厂的实际工业生产.对集成电路芯片的生产过程的建模和优化的具...
王向东
关键词:
集成电路
神经网络
基于人工神经网络方法的LSI工艺优化实践
被引量:3
2000年
本文基于人工神经网络的非线性和容错性,对集成电路生产工艺进行了 分析和优化。主要内容有:1.使用人工神经网络方法建立模型,确定生产线上 工艺参数和成品率之间的映射关系,构造以工艺参数为输入,成品率为输出的多 维函数曲面;2.对该多维函数曲面进行搜索,找出成品率最高的最优点;3.以 该最优点的工艺参数值为依据,确定工艺参数的规范值,对工艺参数提出优化建 议,提高成品率。结论:神经网络提出的优化建议是合理的,并已用于集成电路 生产线。
石林初
王向东
陈咏梅
王守觉
关键词:
人工神经网络
LSI
集成电路
半导体工业生产优化的人工神经网络技术
王守觉
鲁华祥
石林初
陈咏梅
王向东
陈向东
史静朴
张志勇
该成果受国家自然科学基金重点项目资助,经中国科学院半导体研究所和中国华晶电子集团公司合作研究。该成果用神经网络抗噪建模优化新算法对华晶双级总厂大量生产中的双级IC代表性产品CSC34018CS的生产进行了控制参数的优化,...
关键词:
关键词:
集成电路
人工神经网络
基于神经网络的集成电路生产过程建模与优化
被引量:5
2001年
以提高半导体生产线的成品率为目标 ,利用神经网络对半导体芯片生产过程进行了建模和优化 .首先使用神经网络方法建立模型 ,确定生产线上工艺参数和成品率之间的映射关系 ,构造多维映射函数曲面 ;随后对多维映射函数曲面进行搜索 ,搜索成品率最高的最优点 ,据此确定工艺参数的规范值 ;最后 ,根据优化后的工艺参数规范进行实际生产 .采用这种优化建议 ,半导体生产线的平均成品率由 51 .7%提高到了 57.5% .
王向东
陈咏梅
王守觉
石林初
关键词:
集成电路
生产过程
神经网络
半导体芯片
基于神经网络方法的半导体生产工艺优化
被引量:1
2000年
以提高生产成品率为目标,利用神经网络的非线性和容错性,对半导体芯片生产过程进行了分析和优化,具体内容如下:(1)使用神经网络方法建立模型,确定生产线上工艺参数和成品率之间的映射关系,构造以工艺参数为输入,成品率为输出的多维函数曲面.(2)对上述多维函数曲面进行搜索,搜索成品率最高的最优点,以该最优点的工艺参数值为依据确定工艺参数的规范值.(3)对工艺参数规范进行优化,在实际生产工艺中反复实践,直至达到提高成品率的目的.生产实践证明,神经网络的分析结果是合理的.根据神经网络分析提出的优化建议,有效地提高了工序能力指数和产品成品率的一致性。
王向东
陈咏梅
王守觉
石林初
关键词:
半导体生产
神经网络
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