《表1 神经网络模型使用变量》

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《基于神经网络的半导体生产流水线时间窗口内派工策略优化》

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实际生产中大量不同的因素会对产线造成影响，如机台状态、待加工品的类型及优先级、机台加工能力差别、人员熟练度、机器偶然的故障等。若模型变量过多，过于复杂的网络结构会使神经网络模型对将来的产线预测的准确率下降。因此，本论文模型的搭建及训练过程中对变量进行精心挑选及预处理，减少模型的过拟合，提高模型的预测性能。本文在训练过程中仅保留必要的变量对实时生产效率进行回归分析。具体使用数据如表1所示。