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Predictive data selection for model calibration to reduce model prediction uncertainty

机译:用于降低模型预测不确定性的模型校准的预测数据选择

摘要

Systems and methods are described for reducing prediction uncertainty in a predictive model associated with a patterning process. They may be used, for example, to calibrate a process model associated with a patterning process. Reducing uncertainty in the predictive model may include determining a predictive uncertainty parameter based on predictive data. Predictive data may be determined using a predictive model. The predictive model may have been calibrated with calibration data. The prediction uncertainty parameter may be associated with variations in the prediction data. Reducing uncertainty in a predictive model may include selecting a subset of process data based on a predictive uncertainty parameter; and recalibrating the predictive model using the selected subset of calibration data and process data.
机译:描述了用于在与图案化过程相关联的预测模型中降低预测不确定性的系统和方法。 例如,可以使用它们以校准与图案化过程相关联的过程模型。 减少预测模型中的不确定性可以包括基于预测数据确定预测性不确定性参数。 可以使用预测模型来确定预测数据。 预测模型可能已经用校准数据校准。 预测不确定性参数可以与预测数据的变型相关联。 降低预测模型中的不确定性可以包括基于预测的不确定性参数选择过程数据的子集; 并使用所选择的校准数据和过程数据重新校准预测模型。

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