机器学习方法、机器学习装置、通信方法及成膜装置

    公开(公告)号:CN114080470B

    公开(公告)日:2024-05-07

    申请号:CN202080050307.6

    申请日:2020-07-15

    Abstract: 本发明中:观测状态变量,该状态变量包含关于成膜的性能评价的至少1个物理量、以及至少1个成膜条件;根据所述状态变量,计算对所述至少1个成膜条件的决定结果的回报;根据所述回报,更新用于根据所述状态变量决定所述至少1个成膜条件的函数;通过反复进行所述函数的更新,从而决定获得所述回报最多的成膜条件;其中,所述至少1个成膜条件是关于真空排气系统的第1参数、关于加热冷却系统的第2参数、关于蒸发源系统的第3参数、关于工作台系统的第4参数、以及关于工艺气体系统的第5参数中的至少1个,所述至少1个物理量是关于皮膜的膜质特性、机械特性、以及物理特性中的至少1个。

    机器学习方法、机器学习装置、机器学习程序、通信方法及成膜装置

    公开(公告)号:CN114080470A

    公开(公告)日:2022-02-22

    申请号:CN202080050307.6

    申请日:2020-07-15

    Abstract: 本发明中:观测状态变量,该状态变量包含关于成膜的性能评价的至少1个物理量、以及至少1个成膜条件;根据所述状态变量,计算对所述至少1个成膜条件的决定结果的回报;根据所述回报,更新用于根据所述状态变量决定所述至少1个成膜条件的函数;通过反复进行所述函数的更新,从而决定获得所述回报最多的成膜条件;其中,所述至少1个成膜条件是关于真空排气系统的第1参数、关于加热冷却系统的第2参数、关于蒸发源系统的第3参数、关于工作台系统的第4参数、以及关于工艺气体系统的第5参数中的至少1个,所述至少1个物理量是关于皮膜的膜质特性、机械特性、以及物理特性中的至少1个。

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