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申请/专利权人：武汉大学深圳研究院
摘要：本发明提供一种基于改进粒子群算法的半导体薄膜厚度均匀性优化方法，包括：确定半导体薄膜生长的不同工艺参数与均匀性优化目标；构建半导体薄膜生长模型进行分子动力学仿真，获取样本数据集；基于预设神经网络构建薄膜参数厚度关系模型，利用薄膜参数厚度关系模型对样本数据集进行扩充；采用改进粒子群优化算法对扩充样本数据集的参数寻优过程进行优化，得到多目标优化模型。本发明通过利用分子动力学模拟薄膜生长过程，结合神经网络模型与支持向量回归模型联合预测，扩充样本数据集，并采用改进的粒子群优化算法，将粒子寻优和多任务进化算法相结合对数据进行分析，获取最优厚度均匀性下的工艺参数，从而为高性能高可靠性器件设计提供技术支撑。
主权项：1.一种基于改进粒子群算法的半导体薄膜厚度均匀性优化方法，其特征在于，包括：确定半导体薄膜生长的不同工艺参数与均匀性优化目标；构建半导体薄膜生长模型进行分子动力学仿真，获取所述不同工艺参数对应的样本数据集；基于预设神经网络构建薄膜参数厚度关系模型，利用所述薄膜参数厚度关系模型对所述样本数据集进行扩充；采用改进粒子群优化算法对扩充所述样本数据集的参数寻优过程进行优化，得到多目标优化模型；由所述多目标优化模型输出优化后的所述均匀性优化目标以及所述不同工艺参数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉大学深圳研究院 基于改进粒子群算法的半导体薄膜厚度均匀性优化方法
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