【摘 要】
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针对目测法无法及时发现直拉单晶硅在等径生长阶段发生的掉苞问题，提出一种基于ISOMAP-DE-SVM的掉苞预测模型，可以在掉苞现象发生之前发出警告。首先剔除方差较小的参数，采用斯皮尔曼相关系数法剔除冗余参数，采用最大互信息法检验剩余参数的非线性相关性；然后将关键参数的均值和标准差作为等度量映射和多维放缩的输入，得到两份样本数据；最后将这两份样本数据分别输入给经过差分算法、遗传算法优化的支持向量机预
【基金项目】
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河南省先进制造业发展专项资金（2020）；
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针对目测法无法及时发现直拉单晶硅在等径生长阶段发生的掉苞问题，提出一种基于ISOMAP-DE-SVM的掉苞预测模型，可以在掉苞现象发生之前发出警告。首先剔除方差较小的参数，采用斯皮尔曼相关系数法剔除冗余参数，采用最大互信息法检验剩余参数的非线性相关性；然后将关键参数的均值和标准差作为等度量映射和多维放缩的输入，得到两份样本数据；最后将这两份样本数据分别输入给经过差分算法、遗传算法优化的支持向量机预测模型，得到4份预测结果。预测结果表明：基于ISOMAP-DE-SVM的预测模型具有收敛速度快、准确度高的特点，平均预测准确率可以达到96%；同时，所使用的方法揭示了单晶硅等径阶段的数据具有非线性特点。在实际应用验证中表明：模型具有一定的工程实用价值。
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