| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 符号清单 | 第17-18页 |
| 第1章 绪论 | 第18-31页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第18-19页 |
| 1.2 单晶硅直拉法生长工艺及生长过程质量问题 | 第19-22页 |
| 1.2.1 直拉法单晶硅生长工艺流程 | 第19-21页 |
| 1.2.2 单晶硅等径生长过程中的“掉苞”现象及原因分析 | 第21-22页 |
| 1.3 数据挖掘技术 | 第22-24页 |
| 1.3.1 数据挖掘的概念 | 第23页 |
| 1.3.2 数据挖掘基本步骤 | 第23-24页 |
| 1.4 国内外研究现状 | 第24-28页 |
| 1.4.1 产品生产过程的质量诊断与预测的研究现状 | 第24-26页 |
| 1.4.2 半导体材料制造过程的质量预测分析的研究现状 | 第26-28页 |
| 1.5 本文主要工作与章节安排 | 第28-31页 |
| 第2章 基于单晶炉多参数状态监控传感器的等径“掉苞”预测方法研究 | 第31-39页 |
| 2.1 引言 | 第31页 |
| 2.2 单晶硅生长工艺过程的数据监控简述 | 第31-33页 |
| 2.3 基于数据挖掘的等径过程“掉苞”预测模型 | 第33-35页 |
| 2.3.1 基于高斯混合模型和逻辑斯蒂回归的异常样本点检测 | 第33-34页 |
| 2.3.2 基于随机森林的单晶硅等径生长过程“掉苞”判定方法 | 第34-35页 |
| 2.4 等径过程“掉苞”预测模型的线上应用方案 | 第35-38页 |
| 2.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 第3章 数据预处理 | 第39-53页 |
| 3.1 引言 | 第39页 |
| 3.2 数据预处理 | 第39-44页 |
| 3.2.1 数据来源与数据采集 | 第39-43页 |
| 3.2.2 数据标准化 | 第43-44页 |
| 3.3 特征选择 | 第44-47页 |
| 3.3.1 特征选择的分类和互信息系数 | 第44-45页 |
| 3.3.2 等径过程样本集的特征选择 | 第45-47页 |
| 3.4 特征降维 | 第47-52页 |
| 3.4.1 主成分分析法及其方案流程 | 第47-49页 |
| 3.4.2 等径过程样本集的PCA降维 | 第49-52页 |
| 3.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 第4章 基于高斯混合和逻辑回归的等径“掉苞”异常样本点检测模型 | 第53-68页 |
| 4.1 引言 | 第53页 |
| 4.2 异常样本点检测模型训练的流程 | 第53-54页 |
| 4.3 单晶硅等径过程的样本点的高斯混合模型训练 | 第54-61页 |
| 4.3.1 高斯混合模型的初始化参数估计 | 第54-55页 |
| 4.3.2 高斯混合模型的训练流程 | 第55-56页 |
| 4.3.3 高斯混合模型的混合数确定 | 第56-58页 |
| 4.3.4 最优混合数的高斯混合模型参数 | 第58-61页 |
| 4.4 逻辑斯蒂回归 | 第61-62页 |
| 4.4.1 逻辑斯蒂回归的概念 | 第61页 |
| 4.4.2 逻辑斯蒂回归数学表述 | 第61页 |
| 4.4.3 逻辑回归参数估计 | 第61-62页 |
| 4.5 异常样本点检测模型的模型性能评估 | 第62-67页 |
| 4.6 本章小结 | 第67-68页 |
| 第5章 基于随机森林的单晶硅等径生长过程“掉苞”判定方法研究 | 第68-85页 |
| 5.1 引言 | 第68页 |
| 5.2 基于随机森林的判别模型训练的流程 | 第68-70页 |
| 5.3 等径过程样本点的“掉苞”判别决策树模型 | 第70-78页 |
| 5.3.1 决策树的训练流程 | 第70-71页 |
| 5.3.2 CART决策树结点的划分选择 | 第71-73页 |
| 5.3.3 决策树的剪枝优化 | 第73-78页 |
| 5.4 树模型的集成方法 | 第78-82页 |
| 5.4.1 随机森林 | 第78-79页 |
| 5.4.2 随机森林的判别模型训练流程 | 第79-82页 |
| 5.5 CART决策树和随机森林模型的性能参数 | 第82-83页 |
| 5.5.1 CART决策树的性能参数 | 第82页 |
| 5.5.2 随机森林的性能参数 | 第82-83页 |
| 5.6 本章小结 | 第83-85页 |
| 第6章 单晶硅等径生长过程的“掉苞”预测模型的模拟在线测试 | 第85-92页 |
| 6.1 引言 | 第85页 |
| 6.2 等径生长过程的“掉苞”预测的模拟在线测试流程 | 第85-87页 |
| 6.3 测试数据集的模拟在线测试 | 第87-89页 |
| 6.4 模拟在线测试的测试实例分析 | 第89-91页 |
| 6.5 本章小结 | 第91-92页 |
| 第7章 总结与展望 | 第92-94页 |
| 7.1 工作总结 | 第92-93页 |
| 7.2 工作展望 | 第93-94页 |
| 参考文献 | 第94-99页 |
