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申请/专利权人：杭州广立微电子股份有限公司

摘要：本申请涉及一种半导体机台数据异常检测方法、装置及计算机设备，根据机台样本数据，计算机台样本数据对应的距离相似度矩阵；将机台样本数据输入初始异常检测模型，确定机台样本数据对应的注意力权重矩阵；根据距离相似度矩阵和注意力权重矩阵，确定初始异常检测模型的目标损失函数；根据机台样本数据以及目标损失函数，训练初始异常检测模型，直到目标损失函数收敛到预设数值区间，得到训练好的异常检测模型；获取待检测机台数据；将待检测机台数据输入至训练好的异常检测模型，确定待检测机台数据中的异常数据；基于目标损失函数，能够提高初始异常检测模型的性能；基于训练好的异常检测模型，能够有效提高异常检测的准确性以及可靠性。

主权项：1.一种半导体机台数据异常检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取机台样本数据和初始异常检测模型；根据所述机台样本数据，计算所述机台样本数据对应的距离相似度矩阵；将所述机台样本数据输入所述初始异常检测模型，确定所述机台样本数据对应的注意力权重矩阵；所述注意力权重矩阵中每一个数据表示两两数据点之间的注意力得分；其中，所述注意力得分，用于量化输入的所述机台样本数据中每个数据点的重要性；根据所述距离相似度矩阵和所述注意力权重矩阵，确定所述初始异常检测模型的目标损失函数；根据所述机台样本数据以及所述目标损失函数，训练所述初始异常检测模型，直到所述目标损失函数收敛到预设数值区间，得到训练好的异常检测模型；获取待检测机台数据；将所述待检测机台数据输入至所述训练好的异常检测模型，得到所述待检测机台数据对应的目标重构数据；基于所述待检测机台数据与所述目标重构数据之间的差异性，确定所述待检测机台数据中的异常数据；所述根据所述距离相似度矩阵和所述注意力权重矩阵，确定所述初始异常检测模型的目标损失函数，包括：根据所述机台样本数据和所述初始异常检测模型，确定样本重构数据；根据所述机台样本数据和所述样本重构数据，确定所述机台样本数据与所述样本重构数据对应的第一差异度；根据所述距离相似度矩阵和所述注意力权重矩阵，确定所述距离相似度矩阵与所述注意力权重矩阵对应的第二差异度；根据所述第一差异度和所述第二差异度，确定所述初始异常检测模型的目标损失函数。

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