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Since semiconductor manufacturing consists of hundreds of processes, a faulty wafer detection system, which allows for earlier detection of faulty wafers, is required. statistical process control (SPC) and virtual metrology (VM) have been used to detect faulty wafers. However, there are some limitations in that SPC requires linear, unimodal and single variable data and VM underestimates the deviations of predictors. In this paper, seven different machine learning-based novelty detection methods were employed to detect faulty wafers. The models were trained with Fault Detection and Classification (FDC) data to detect wafers having faulty metrology values. The real world semiconductor manufacturing data collected from a semiconductor fab were tested. Since the real world data have more than 150 input variables, we employed three different dimensionality reduction methods. The experimental results showed a high True Positive Rate (TPR). These results are promising enough to warrant further study. 相似文献
996.
Chiu-Chuan TuChia-Feng Juang 《Expert systems with applications》2012,39(3):2479-2488
This paper proposes a new method to detect the boundary of speech in noisy environments. This detection method uses Haar wavelet energy and entropy (HWEE) as detection features. The Haar wavelet energy (HWE) is derived by using the robust band that shows the most significant difference between speech and nonspeech segments at different noise levels. Similarly, the wavelet energy entropy (WEE) is computed by selecting the two wavelet energy bands whose entropy shows the most significant speech/nonspeech difference. The HWEE features are fed as inputs to a recurrent self-evolving interval type-2 fuzzy neural network (RSEIT2FNN) for classification. The RSEIT2FNN is used because it uses type-2 fuzzy sets, which are more robust to noise than type-1 fuzzy sets. The recurrent structure in the RSEIT2FNN helps to remember the context information of a test frame. The RSEIT2FNN outputs are compared with a parameter threshold to determine whether it is a speech or nonspeech period. The HWEE-based RSEIT2FNN detection was applied to speech detection in different noisy environments with different noise levels. Comparisons with different detection methods verified the advantage of the proposed method of using HWEE. 相似文献
997.
Jafar Zarei 《Expert systems with applications》2012,39(1):68-73
This paper proposes a systematic procedure based on a pattern recognition technique for fault diagnosis of induction motors bearings through the artificial neural networks (ANNs). In this method, the use of time domain features as a proper alternative to frequency features is proposed to improve diagnosis ability. The features are obtained from direct processing of the signal segments using very simple calculation. Three different cases including, healthy, inner race defect and outer race defect are investigated using the proposed algorithm. The ANNs are trained with a subset of the experimental data for known machine conditions. Once the network is trained, efficiency of the proposed method is evaluated using the remaining set of data. The obtained results indicate that using time domain features can be effective in accurate diagnosis of various motor bearing faults with high precision and low computational burden. 相似文献
998.
反向选择模型是人工免疫系统中的经典模型,但存在训练代价高、覆盖率低的问题.危险理论模型是人工免疫系统中新引进的模型,在降低训练代价,提高覆盖率上具有优势.建立人工免疫危险理论模型必须解决的关键问题之一是:在保持人工免疫系统自适应特征的前提下,设计人工抗原提呈细胞.本文从抗原提呈细胞的生物学原理出发,设计了人工免疫系统中的人工抗原提呈细胞,给出单个人工抗原提呈细胞的结构、细胞上Toll样受体的结构,以及人工抗原提呈细胞群体的结构;设计了人工抗原提呈细胞群体的生命周期.初步的实验结果证明所设计的人工抗原提呈细胞具有自适应发现恶意软件的能力. 相似文献
999.
随着集成电路工艺尺寸不断缩小,电路规模不断增大,要得到很高的小时延故障覆盖率所需的测试向量越来越多,致使小时延故障模拟成本越来越高.为了降低模拟成本,提出一个高效的小时延故障模拟器.模拟方法中引入新的波形表达方式,按电路结构的拓扑顺序进行分级模拟,最后可得到每个故障的检测区间,并且应用时延故障概率分布来计算故障覆盖率.实验结果表明,此方法能大幅降低模拟时间和内存消耗. 相似文献
1000.
基于PSVM的主动学习肿块检测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
肿块区域通常形态各异、差异性较大,并且与正常组织相比没有明显的区别,严重影响了肿块自动检测系统的性能.为了能够有效地提高乳腺X线图像中肿块的检测灵敏度,通过引入包含了样本间相互制约关系的具有成对约束的SVM (PSVM)算法,提出了一种基于PSVM 的主动学习机制.其中,由系统根据样本的不确定性和相互之间的特征匹配距离,主动选择应该反馈给训练集的成对样本.实验结果表明,这种基于PSVM的主动学习方法,能够充分利用样本所包含的信息,使得检测方法具有更好的推广能力和检测性能. 相似文献