کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
719360 | 892277 | 2009 | 6 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Data Mining for Cycle Time Key Factor Identification and Prediction in Semiconductor Manufacturing
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
سایر رشته های مهندسی
مکانیک محاسباتی
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
We suggest a data-driven methodology to identify key factors of the cycle time (CT) in a semiconductor manufacturing plant and to predict its value. We first extract a data set from a simulated fab and describe each operation in the set using 182 features (factors). Then, we apply conditional mutual information maximization for feature selection and the selective naïve Bayesian classifier for further selection and CT prediction. Prediction accuracy of 72.6% is achieved by employing no more than 20 features. Similar results are obtained by neural networks and the C5.0 decision tree.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: IFAC Proceedings Volumes - Volume 42, Issue 4, 2009, Pages 217–222
Journal: IFAC Proceedings Volumes - Volume 42, Issue 4, 2009, Pages 217–222
نویسندگان
Y. Meidan, B. Lerner, M. Hassoun, G. Rabinowitz,