一种基于随机森林的可寻址WAT良率诊断方法

• 作者: 刘元修 史峥 张培勇
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 晶圆允收测试 良率提升 随机森林 规则提取
• 年，卷（期）: 2019,（9）
• 页码范围: 94-98
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文

摘要

WAT(Wafer Acceptance Test,晶圆允收测试)是晶圆在完成制造后必须通过的一项电学测试.本文提出了一种基于随机森林的良率诊断方法,使用随机森林算法对来自可寻址WAT的测试数据建立分类模型,并从中提取关键规则.提取出的规则集合可以帮助分析人员快速、准确地对生产中导致低良率的根本原因进行定位、分析,对于良率提升有着重要意义.在真实可寻址WAT测试数据集上应用本文提出的方法,得到的规则集合在分类性能上较基于决策树的方法有着更好的表现.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	史峥	浙江大学超大规模集成电路设计研究所	51	176	7.0	11.0
2	张培勇	浙江大学超大规模集成电路设计研究所	17	46	3.0	6.0
3	刘元修	浙江大学超大规模集成电路设计研究所	1	0	0.0	0.0