2次制限型高次ニューラルネットワークによるLSI欠陥像認識機構の構築
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概要
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LSIウェーハのパターン上に起こる久陥について表面画橡から特徴抽出を行ない、欠陥判別に有効な特徴量を求める。また、パターン分類器として高次ニューラルネットワークを用い入力中間層間で2次曲面を構成するネットワークを構成し、その幾何学的属性を制限する学習則を提案する。このネットワークの基本特性を各クラスタリング問題により検証じた後、先の特徴抽出系によるLSI欠陥認識を行ないその有効性を示した。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-03-18
著者
-
小杉 幸夫
東京工業大学 総合理工学研究科
-
亀山 啓輔
東京工業大学 大学院 総合理工学研究科
-
亀山 啓輔
筑波大学大学院システム情報工学研究科
-
亀山 啓輔
筑波大学システム情報工学研究科コンピュータサイエンス専攻
-
亀山 啓輔
東京工業大学大学院
-
泉田 守司
日立マイコンシステム(株)
-
橋本 直久
東京工業大学大学院総合理工学研究科
-
岡橋 卓夫
日立マイコンシステム(株)
-
小杉 幸夫
東京工業大学
-
Kameyama Keisuke
The Authors Are With The Interdisciplinary Graduate School Of Science And Engineering Tokyo Institut
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