RBF神经网络驱动的VLSI生产线智能控制算法优化

本文主要探讨了一种基于RBF神经网络预测模型的VLSI（Very Large Scale Integration）生产线智能控制算法。在半导体生产领域，精确的生产过程控制对于提高效率和降低成本至关重要。RBF（Radial Basis Function）神经网络作为一种强大的非线性建模工具，被用于构建生产线的预测模型。这种模型能够捕捉生产线运行中的复杂动态行为，通过学习历史数据，预测未来可能的状态。 首先，作者研究了如何利用RBF神经网络对半导体生产线进行建模，通过训练神经网络，使其能够理解和模拟生产线的运行规律。这种模型的关键在于其自适应性和泛化能力，能够在少量输入数据下高效地进行预测。 接着，文章引入了马尔可夫决策过程（Markov Decision Process, MDP）递阶方法的思想。通过将生产线状态划分为互不相交的区间，这种方法允许在不同状态之间进行决策。当系统状态转移时，预测模型的输出，即预测的系统状态，会被用来指导智能控制算法的选择。这样做的目的是设计一个自适应的控制策略，能够在不同阶段灵活调整投料策略和调度策略，以优化生产效率。 本文提出的智能控制算法结合了预测模型的预见性和马尔可夫决策过程的决策逻辑，旨在实现对VLSI生产线的动态优化控制。与传统的控制算法相比，它展现出更好的整体性能，体现在更高的生产效率、更低的废品率以及更快速的响应能力。 文章的贡献包括：一是开发了一个有效的RBF神经网络预测模型，二是提出了一种基于马尔可夫决策过程的智能控制框架，三是展示了该算法在实际应用中的优越性能。这不仅提升了半导体生产线的管理水平，也为其他工业生产环境中的预测控制提供了新的思路和技术参考。 关键词：半导体生产线、RBF神经网络、递阶方法、遗传算法，这些关键词突出了本文的核心技术内容和研究背景，对于希望深入了解这一领域的读者来说，是快速检索和理解文章的入口。