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基于Q-learning强化学习的芯片封装测试生产线性能控制方法

发明专利有效专利
  • 申请号:
    CN202010797879.2
  • IPC分类号:G05B19/418
  • 申请日期:
    2020-08-10
  • 申请人:
    电子科技大学
著录项信息
专利名称基于Q-learning强化学习的芯片封装测试生产线性能控制方法
申请号CN202010797879.2申请日期2020-08-10
法律状态实质审查申报国家中国
公开/公告日2020-10-30公开/公告号CN111857081A
优先权暂无优先权号暂无
主分类号G05B19/418IPC分类号G;0;5;B;1;9;/;4;1;8查看分类表>
申请人电子科技大学申请人地址
四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号 变更 专利地址、主体等相关变化,请及时变更,防止失效
权利人电子科技大学当前权利人电子科技大学
发明人李波;冯益铭;钱鑫森
代理机构电子科技大学专利中心代理人闫树平
摘要
本发明涉及半导体芯片封装测试生产线性能控制与优化领域,具体为一种基于Q‑learning强化学习的芯片封装测试生产线性能控制方法。本发明建立了更加精确的半导体封装测试串并联生产线性能预测模型,并综合使用Morris筛选法与Arena仿真法开展全局灵敏度定量分析,得到对生产线性能影响最大的若干影响因素及其影响规律,避免了设备马尔科夫状态空间庞大,传统数学模型分析不适用的情况。本发明在性能预测和灵敏度分析的基础上对生产线变动性因素进行控制,并改进参数ε的取值方式,使得算法收敛速度更快并避免局部最优,同时性能控制方法具有更好的灵活性和实时性。

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