本發明提供了一種基于DQN和DNN孿生神經網絡算法的半導體測試封裝生產線性能預測控制系統,包括建立測試封裝生產線模型與基于DQN和DNN算法進行性能預測控制兩個部分,其中,所述建立測試封裝生產線模型包括:步驟1:建立生產線系統性能常用指標;步驟2:建立半導體芯片測試封裝生產線模型;步驟3:計算性能指標,所述基于DQN和DNN算法進行性能預測控制包括:步驟1:DNN孿生深度神經網絡特征提??;步驟2:DQN深度強化學習訓練;步驟3:進行性能預測控制。本發明綜合半導體生產封裝測試線的性能預測指標構建后,基于DNN孿生DQN方法來進行特征構建和強化網絡性能預測控制,直到狀態趨于穩定,則此時的輸出變量為指標,從而設置閾值進行相應的控制。
聲明:
“基于DQN和DNN孿生神經網絡算法的半導體測試封裝生產線性能預測控制系統” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
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