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申请/专利权人：北京超弦存储器研究院;中国科学院微电子研究所
摘要：本申请提供了一种对准标记评价指标的预测方法和装置。本申请的预测方法包括：构建训练数据集，训练数据集中至少包括：对准标记的参数信息以及对准标记的评价指标；以训练数据集中的参数信息作为输入，以训练数据集中的评价指标作为输出，对评价指标预测模型进行训练，得到训练好的评价指标预测模型；以及，将待评价的对准标记的参数信息输入至评价指标预测模型，得到待评价的对准标记的评价指标。本申请采用机器学习的方式，通过训练对准标记的评价指标预测模型来替代复杂的光学衍射模型，使训练的预测模型能够以高精度逼近对准标记的实际物理模型，以输出精度更高的对准标记评价指标。
主权项：1.一种对准标记评价指标的预测方法，其特征在于，包括：构建训练数据集，所述训练数据集中至少包括：对准标记的参数信息以及对准标记的评价指标；以所述训练数据集中的所述参数信息作为输入，以所述训练数据集中的所述评价指标作为输出，对评价指标预测模型进行训练，得到训练好的评价指标预测模型；以及，将待评价的对准标记的参数信息输入至所述评价指标预测模型，得到所述待评价的对准标记的评价指标。
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权利要求：
百度查询： 北京超弦存储器研究院 中国科学院微电子研究所 一种对准标记评价指标的预测方法和装置
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