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한국생산제조학회 한국생산제조학회 학술발표대회 논문집 한국공작기계학회 2008 춘계학술대회 논문집
발행연도
2008.5
수록면
226 - 231 (6page)

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Polishing is one of the important processing having influence on the surface roughness in manufacturing of Si-wafers. The surface roughness in wafer polishing is mainly affected by the many process parameters. A feed forward neural network model is developed exploiting experimental measurements from the surface in wafer final polishing. The input variables of Neural Network model are process parameters. The output variables are measured surface roughness. The neural network model is trained and performed by MATLAB. The model can be used for the analysis and prediction of the complex relationship. From this, it is clearly seen that a good agreement is observed between the predicted values and experimental measurement values.
#Final polishing(파이널 폴리싱) #Wafer(웨이퍼) #Neural Network(신경회로망) #Prediction(예측)

목차

Abstract
1. 서론
2. Final polishing 메커니즘
3. Neural Network
4. 실험 장치 및 방법
5. 실험 결과
6. 결론
후기
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