【摘 要】
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根据非线性最小二乘拟合方法，针对元器件厂家进行工序能力指数Cpk计算时，在不能获得全部数据的情况下无法使用传统方法完成Cpk的正确评估，采用Levenberg-Marquarat算法解决Gauss
【机 构】
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西安电子科技大学微电子学院宽禁带半导体材料与器件教育部重点实验室
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根据非线性最小二乘拟合方法，针对元器件厂家进行工序能力指数Cpk计算时，在不能获得全部数据的情况下无法使用传统方法完成Cpk的正确评估，采用Levenberg-Marquarat算法解决Gauss-Newton算法中的Hessian矩阵病态问题，引入阻尼因子调整取值点的迭代方向，以数学期望公式表征累积分布函数值，建立数据非线性优化拟合模型。以实例检验此数学模型并得出常用数据值。
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