[发明专利]近红外光谱学和机器学习技术进行的制造过程的端点检测有效
| 申请号： | 201810419832.5 | 申请日： | 2018-05-04 |
| 公开（公告）号： | CN108805168B | 公开（公告）日： | 2023-10-13 |
| 发明（设计）人： | C.熊;P.邹;孙岚 | 申请（专利权）人： | 唯亚威通讯技术有限公司 |
| 主分类号： | G06F18/2411 | 分类号： | G06F18/2411;G06F18/214 |
| 代理公司： | 北京安信方达知识产权代理有限公司 11262 | 代理人： | 陆建萍;杨明钊 |
| 地址： | 美国亚*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 设备可以接收与从非稳定状态转换到稳定状态的制造过程相关联的训练光谱数据。该设备可以基于训练光谱数据生成支持向量机(SVM)分类模型的多次迭代。该设备可以基于SVM分类模型的多次迭代确定与制造过程相关联的多个预测的转换时间。多个预测的转换时间中的预测的转换时间可以识别在制造过程期间SVM分类模型的对应迭代预测制造过程从非稳定状态转换到稳定状态的时间。该设备可以基于多个预测的转换时间生成与确定制造过程是否已经达到稳定状态相关联的最终的SVM分类模型。 | ||
| 搜索关键词： | 红外 光谱 机器 学习 技术 进行 制造 过程 端点 检测 | ||
【主权项】：
1.一种设备，包括：一个或多个处理器，用于：接收与从非稳定状态转换到稳定状态的制造过程相关联的训练光谱数据；基于所述训练光谱数据生成支持向量机(SVM)分类模型的多次迭代；基于所述SVM分类模型的多次迭代确定与所述制造过程相关联的多个预测的转换时间，所述多个预测的转换时间中的预测的转换时间识别在制造过程期间所述SVM分类模型的对应迭代预测所述制造过程从非稳定态转换到稳定状态的时间；以及基于所述多个预测的转换时间生成与确定所述制造过程是否已经达到稳定状态相关联的最终的SVM分类模型。
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