异常设备迹线检测和分类
公开
摘要
一种半导体设备故障检测和分类方案。监测和处理传感器迹线以将已知的异常运行状况与未知的异常运行状况分开。特征工程允许关注目标特征的相关迹线。建立机器学习模型以基于异常的初始分类集进行检测和分类。随着更多的迹线被处理和学习，机器学习模型不断更新。
基本信息
专利标题 ：
异常设备迹线检测和分类
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114600087A
申请号 ：
CN202080075571.5
公开（公告）日 ：
2022-06-07
申请日 ：
2020-10-06
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
R·伯奇J·D·大卫朱青本田智纪L·L·郑
申请人 ：
PDF决策公司
申请人地址 ：
美国加利福尼亚州
代理机构 ：
北京市铸成律师事务所
代理人 ：
王珺
优先权 ：
CN202080075571.5
主分类号 ：
G06F11/00
IPC分类号 ：
G06F11/00 G06N20/00
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F11/00
错误检测；错误校正；监控
法律状态
2022-06-07 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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