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模型生成方法、异常要因推定装置及方法、基板处理装置、学习方法、装置及数据制作方法

摘要

本发明提供一种学习完成的模型生成方法、异常主要原因推定装置、基板处理装置、异常主要原因推定方法、学习方法、学习装置以及学习数据制作方法。学习完成的模型生成方法包括:获取学习数据的步骤;以及通过对学习数据进行机器学习从而生成学习完成的模型的步骤,所述学习完成的模型推定经处理流体处理后的处理对象基板的异常的主要原因。学习数据包含特征量及异常主要原因信息。异常主要原因信息表示经处理流体处理后的学习对象基板的异常的主要原因。特征量包含表示时序数据中的区间数据的时间推移的特征的、第一特征量信息,所述时序数据表示利用处理流体对学习对象基板进行处理的基板处理装置使用的物体的物理量。第一特征量信息由时间表示。

著录项

  • 公开/公告号CN113448307A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-09-28

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 株式会社斯库林集团;

    申请/专利号CN202110205886.3

  • 发明设计人 脇田明日香;泽崎尚树;太田乔;

    申请日2021-02-24

  • 分类号G05B23/02(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);G06N20/00(20190101);H01L21/67(20060101);

  • 代理机构11205 北京同立钧成知识产权代理有限公司;

  • 代理人杨贝贝;臧建明

  • 地址 日本京都府京都市上京区堀川通寺之内上4丁目天神北町1番地之1

  • 入库时间 2023-06-19 12:43:46

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