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基于贝叶斯网高效推理的半导体生产故障预测
作者单位:
;1.吉林大学软件学院
摘 要:
文章通过搜集半导体晶元数据生产集,建立贝叶斯网,运用python对海量数据进行训练。依据训练数据进行分析,生成全面的半导体生产故障概率参考数据;并依据故障率分析结果与实时数据进行比对,实现高效的生产故障预测。通过对输入的半导体晶元数据生产集进行不断更新与学习,实现了对生产故障的精准预测,并可据此采取针对性的质量改进与预防性措施,提升生产的安全性。
关 键 词:
贝叶斯网络
海量数据
生产故障
机器学习
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