基于PCA的相似度方法在半导体产品分类中的应用

• 作者: 张成 李秀玉 逄玉俊
• 来源期刊: 沈阳化工大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: PCA 相似因子 观载向量 累计方差贡献率
• 年，卷（期）: 2013,（1）
• 所属期刊栏目: 信息与计算机工程
• 页码范围: 58-62
• 页数: 5页
• 分类号: TP277
• 字数: 2163字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-2198.2013.01.013

摘要

以传统的主元分析方法(Principal Component Analysis,PCA)为基础,利用念载矩阵构造SPCA相似因子(PCA Similarity Factor)和改进的相似因子SλPCA,通过衡量负载向量之间角度的大小对不同工况批次数据进行相似度比较,实现不同工况产品的分类.采用累计方差贡献率方法确定主元个数,将SλPCA应用到半导体间歇过程中进行数据分类.实验仿真结果表明:利用改进的相似因子SλPCA对半导体多工况数据的分类具有显著效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	逄玉俊	沈阳化工大学信息工程学院	24	103	6.0	8.0
2	张成	沈阳化工大学信息工程学院	57	159	6.0	10.0
3	李秀玉	沈阳化工大学信息工程学院	2	22	2.0	2.0