【摘 要】
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本文研究了一种数据驱动下的半导体生产线调度框架,该框架基于调度优化数据样本,应用机器学习算法,获得动态调度模型,通过该模型,对于半导体生产线,能够根据其当前的生产状态
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本文研究了一种数据驱动下的半导体生产线调度框架,该框架基于调度优化数据样本,应用机器学习算法,获得动态调度模型,通过该模型,对于半导体生产线,能够根据其当前的生产状态,实时地定出近似最优的调度策略.在此基础上,利用特征选择和分类算法,提出一种生成动态调度模型的方法,并且具体实现出一种混合式特征选择和分类算法的调度模型：先采用过滤式特征选择方法对生产属性进行初步筛选,然后再采用封装式特征选择和分类方法生成模型以提高模型生成的效率.最后,在某实际半导体生产线上,对在所提出的框架上采用6种不同算法实现的动态调度
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