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摘要 — 现代社会，技术不断发展。这种技术进步带来了消费者的新需求。为了满足消费者的需求，公司必须提高产品质量。半导体制造需要许多工艺和精细技术。由于这些特点，小的缺陷或异常值会对半导体产量产生很大影响。但是，如果能够从半导体制造过程中收集的数据中确定异常，则可以避免缺陷。在本文中，我们提出了一种结合深度卷积神经网络和极限学习机器网络的异常检测模型。提出的模型利用这两个模型的优势，在检测半导体制造数据中的异常方面提供了更好的性能。将提出的模型的结果与广泛使用的异常检测模型进行了比较和分析。
使用深度 CNN-ELM 进行半导体制造中的异常检测
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