模型训练方法、异常检测方法、系统、电子设备及存储介质
申请号:CN202410805536
申请日期:2024-06-20
公开号:CN118378092B
公开日期:2024-10-25
类型:发明专利
摘要
本申请实施例提供一种模型训练方法、异常检测方法、系统、电子设备及存储介质,在本申请实施例中,以预训练语言模型作为基础模型构建异常检测网络,利用产品制造过程采集到的正常的传感器时序数据作为正常样本,进行无监督训练,得到具有时序数据重构能力的异常检测网络,训练得到的异常检测网络具有较好的准确性和泛化能力,能够高效准确地对时序数据进行异常分析。特别地,异常检测网络可以准确高效地检测半导体晶圆加工过程中的异常时序数据,保证半导体晶圆的产品良率。
技术关键词
预训练语言模型
半导体晶圆加工过程
序列
检测传感器
重构
时序
网络
异常检测方法
模型训练方法
异常检测系统
检测半导体晶圆
数据
输出报警信息
处理器
物联网系统
电子设备
样本
存储计算机程序