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公开(公告)号：CN117236193A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311418940.8
申请日：2023-10-30
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G06F30/27 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06F119/04
Abstract: 本发明公开了一种基于Transformer网络的离子磨机剩余使用寿命预测方法，涉及半导体制造技术领域，首先，利用特征压缩‑激发模块重新校准原始时间序列数据的权重，从而能够从不同的传感器数据中提取到与离子磨机剩余使用寿命预测相关的重要特征；然后，基于Transformer的离子磨机剩余使用寿命预测网络来学习特征的时间依赖性，并使用两个全连接层来将基于Transformer的离子磨机剩余使用寿命预测网络的输出映射到离子磨机剩余使用寿命预测值。本发明采用上述的一种基于Transformer网络的离子磨机剩余使用寿命预测方法，能够更好地学习时间序列数据的时间属性，通过压缩‑激发模块提取特征，并处理不同特征通道之间的关系，从而有效地预测剩余使用寿命。
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