RBF神经网络在VLSI生产线智能控制中的应用

"这篇文章是2006年发表在《控制与决策》期刊第21卷第3期的一篇自然科学论文，由王令群、郑应平和潘石柱合作完成，主要探讨了基于径向基函数（RBF）神经网络的VLSI（超大规模集成电路）生产线智能控制算法。该算法利用RBF神经网络建立半导体生产线的预测模型，并结合马尔科夫决策过程的递阶思想，实现对生产线的高效控制。" 本文的核心知识点包括： 1. **径向基函数神经网络（RBF神经网络）**：RBF神经网络是一种非线性函数逼近工具，因其快速收敛和良好的泛化能力，常用于复杂系统的建模和预测。在本文中，它被用来构建半导体生产线的预测模型，能够预测生产线的未来状态。 2. **预测模型**：预测模型是通过对历史数据的学习，来预测未来输出的一种模型。在半导体生产线上，预测模型可以提供关于生产线未来性能的估计，这对于实时控制和优化至关重要。 3. **马尔科夫决策过程（Markov Decision Process, MDP）**：MDP是决策理论中的一个关键概念，用于处理随机环境中的决策问题。在文中，通过MDP的递阶方法将系统状态空间划分为多个互不相交的区域，使得当状态变化时，可以根据预测结果选择最佳控制策略。 4. **智能控制算法**：该算法结合了RBF神经网络的预测能力和MDP的决策策略，能够在系统状态改变时动态调整投料策略和调度策略，以优化生产线的运行效率和性能。 5. **投料策略和调度策略**：在半导体生产中，投料策略涉及何时以及多少原材料投入生产线，而调度策略则涉及如何安排生产流程以最大化产出或最小化成本。论文提出的方法能够智能地决定这两者，以适应生产线的变化。 6. **实验对比**：通过实验，该算法表现出优于传统算法的性能，这表明了结合RBF神经网络和马尔科夫决策过程的智能控制算法在半导体生产线控制中的优势。 7. **文献标识码**：文章的文献标识码为"A"，表示这是应用型科技论文，强调其实际应用价值和创新性。 这篇论文提出的基于RBF神经网络预测模型的VLSI生产线智能控制算法，融合了先进的机器学习方法与优化决策理论，对于提升半导体制造的效率和质量具有重要实践意义。