[发明专利]一种基于遗传算法模型的数据分析方法及装置

权利要求书

1.一种基于遗传算法模型的数据分析方法，其特征在于，包括：

获取预设时段内至少一个晶圆产品的输入数据，所述输入数据包括所述晶圆产品的初始过货路径、机台数据及特征值，所述初始过货路径指半导体生产过程中，所述晶圆产品经过所有生产机台所形成的路径；

调用遗传算法模型对所述至少一个晶圆产品的输入数据进行特定方向的进化和预测分析，得到所述晶圆产品的输出数据；

其中，所述输出数据包括以下中的至少一项：所述晶圆产品的特征上限值、特征下限值、最优过货路径或者问题机台。

2.根据权利要求1所述的基于遗传算法模型的数据分析方法，其特征在于，所述调用遗传算法模型对所述至少一个晶圆产品的输入数据进行特定方向的进化和预测分析，得到所述晶圆产品的输出数据包括：

调用遗传算法模型对所述至少一个晶圆产品的初始过货路径和特征值进行正向进化，调整选择最优机台过货使得所述晶圆产品的特征值趋于稳定，输出此时所述晶圆产品的特征上限值。

3.根据权利要求1所述的基于遗传算法模型的数据分析方法，其特征在于，所述调用遗传算法模型对所述至少一个晶圆产品的输入数据进行特定方向的进化和预测分析，得到所述晶圆产品的输出数据包括：

调用遗传算法模型对所述至少一个晶圆产品的初始过货路径和特征值进行正向进化，调整选择最优机台过货使得所述晶圆产品的特征值趋于稳定，输出此时所述晶圆产品的最优过货路径。

4.根据权利要求1所述的基于遗传算法模型的数据分析方法，其特征在于，所述调用遗传算法模型对所述至少一个晶圆产品的输入数据进行特定方向的进化和预测分析，得到所述晶圆产品的输出数据包括：

调用遗传算法模型对所述至少一个晶圆产品的初始过货路径、机台数据及特征值进行正向进化，并对特征值低于预设值的机台进行进化分析，预测输出被突出的问题机台。

5.根据权利要求1所述的基于遗传算法模型的数据分析方法，其特征在于，所述调用遗传算法模型对所述至少一个晶圆产品的输入数据进行特定方向的进化和预测分析，得到所述晶圆产品的输出数据包括：

调用遗传算法模型对所述至少一个晶圆产品的初始过货路径和特征值进行反向进化，调整选择问题机台过货使得所述晶圆产品的特征值趋于稳定，输出此时所述晶圆产品的特征下限值。

6.一种基于遗传算法模型的数据分析装置，其特征在于，包括：

获取单元，用于获取预设时段内至少一个晶圆产品的输入数据，所述输入数据包括所述晶圆产品的初始过货路径、机台数据及特征值，所述初始过货路径指半导体生产过程中，所述晶圆产品经过所有生产机台所形成的路径；

分析单元，用于调用遗传算法模型对所述至少一个晶圆产品的输入数据进行特定方向的进化和预测分析，得到所述晶圆产品的输出数据；

其中，所述输出数据包括以下中的至少一项：所述晶圆产品的特征上限值、特征下限值、最优过货路径或者问题机台。

7.根据权利要求6所述的基于遗传算法模型的数据分析装置，其特征在于，

所述分析单元，具体用于调用遗传算法模型对所述至少一个晶圆产品的初始过货路径和特征值进行正向进化，调整选择最优机台过货使得所述晶圆产品的特征值趋于稳定，输出此时所述晶圆产品的特征上限值。

8.根据权利要求6所述的基于遗传算法模型的数据分析装置，其特征在于，

所述分析单元，具体用于调用遗传算法模型对所述至少一个晶圆产品的初始过货路径和特征值进行正向进化，调整选择最优机台过货使得所述晶圆产品的特征值趋于稳定，输出此时所述晶圆产品的最优过货路径。

9.根据权利要求6所述的基于遗传算法模型的数据分析装置，其特征在于，

所述分析单元，具体用于调用遗传算法模型对所述至少一个晶圆产品的初始过货路径、机台数据及特征值进行正向进化，并对特征值低于预设值的机台进行进化分析，预测输出被突出的问题机台。

10.根据权利要求6所述的基于遗传算法模型的数据分析装置，其特征在于，

所述分析单元，具体用于调用遗传算法模型对所述至少一个晶圆产品的初始过货路径和特征值进行反向进化，调整选择问题机台过货使得所述晶圆产品的特征值趋于稳定，输出此时所述晶圆产品的特征下限值。