邻域保持嵌入—加权k近邻故障检测算法及其在半导体蚀刻过程中的应用

为了解决复杂的多模态过程故障检测问题,提出了邻域保持嵌入—加权k近邻规则(neighborhood preserving embedding-weighted k-nearest neighbors,NPE-wkNN)质量监控方法.首先,利用邻域保持嵌入(neighborhood preserving embedding,NPE)得到特征空间中数据的流形结构;然后,在特征空间中确定每个样本第k近邻的前K近邻集并计算样本的权重.最后,将样本的加权距离作为统计量对过程进行质量监控.NPE-wkNN方法在保持原始数据近邻结构的同时降低了计算复杂度,除此之外,权重规则消除了数据的多模态特征,从而提高了过程故障检测率.通过数值实例和半导体蚀刻工艺仿真实验,对比了传统的主元分析(principal component analysis,PCA)、NPE、k近邻(k-nearest neighbor,kNN)、加权k近邻(weighted kNN,wkNN)等方法,结果验证了本文方法的有效性.