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摘要:
为解决半导体生产线设备故障预测问题,采用自适应神经模糊推理系统构建故障预测模型.利用减法聚类确定模型初始结构,采用由最小二乘算法和梯度下降法所组成的混合学习算法优化模型参数.经实验数据检验,所建模型拟合能力强且精度高,能有效预测生产线下一阶段可能发生故障的设备名称等调度问题关键参数信息.在原有设备维护调度的基础上,嵌入故障预测模型,构建新的设备维护调度方案,并以某半导体生产线制造过程为例进行仿真验证,取得了良好的调度效果.
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文献信息
篇名 基于自适应神经模糊推理系统的半导体生产线故障预测及维护调度
来源期刊 计算机集成制造系统 学科 工学
关键词 半导体生产线 故障预测 维护调度 自适应神经模糊推理系统 设备
年,卷(期) 2010,(10) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 2181-2186
页数 分类号 TP273
字数 3831字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 曹政才 北京化工大学信息科学与技术学院 23 229 9.0 14.0
3 赵会丹 北京化工大学信息科学与技术学院 2 38 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
半导体生产线
故障预测
维护调度
自适应神经模糊推理系统
设备
研究起点
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期刊影响力
计算机集成制造系统
月刊
1006-5911
11-5946/TP
大16开
北京2413信箱34分箱
82-289
1995
chi
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