【技术实现步骤摘要】
一种基于改进混合优化算法的纳米薄膜参数反演计算方法
本专利技术涉及一种半导体行业生产过程中用于测量及监控薄膜参数的方法，特别是公开一种基于改进混合优化算法的纳米薄膜参数反演计算方法，具体是利用椭圆偏振仪（简称椭偏仪）测量得到的椭偏参数值，进行数据反演计算得到介质薄膜层厚度及光学常数等参数值的计算过程，属于精密光学测量膜厚类仪器数据分析领域，特别适用于采用单层氧化物为介质薄膜层的纳米薄膜的膜层厚度及光学常数测量及计算。
技术介绍
介质薄膜以其优良的绝缘性能和介电性能在半导体集成电路行业得到广泛应用，对薄膜厚度等参数的精确测量是保证器件质量的重要环节。椭圆偏振仪是半导体行业生产过程中用于测量及监控薄膜参数的仪器。该仪器以其高精度、非破坏、测量环境不受真空制约等优点被许多行业广泛应用。但利用椭偏原理测量纳米薄膜的过程中涉及到非线性超越方程的求解，无法利用直接测量得到的偏振角变化量和相位差变化量正向解方程得到薄膜参数值。因此，想要获得准确度较高的薄膜参数，需要对椭偏方程进行精确的数据反演计算求解，即构建直接测量量和未知求解量之间的数...
【技术保护点】
1.一种基于改进混合优化算法的纳米薄膜参数反演计算方法，其特征在于：所述的混合优化算法是利用爬山算法对全连接神经网络的权值进行迭代优化而建立的改进后混合算法，所述的纳米薄膜参数反演计算方法包括以下步骤：/nA：所述的纳米薄膜是在基底层上镀介质薄膜后形成的顺序由基底层、中间层和介质薄膜层组成的三层结构纳米薄膜，利用椭偏仪对纳米薄膜进行实验测量获得的椭偏参数值，并将测量时的环境参数值、基底层已知参数值作为学习样本；/nB：采用混合优化算法作为学习训练用的最优化算法，将步骤A中所述学习样本代入最优化算法进行机器学习；/nC：利用误差评价函数对介质薄膜层参数求解效果进行评价，并将误...
【技术特征摘要】
1.一种基于改进混合优化算法的纳米薄膜参数反演计算方法，其特征在于：所述的混合优化算法是利用爬山算法对全连接神经网络的权值进行迭代优化而建立的改进后混合算法，所述的纳米薄膜参数反演计算方法包括以下步骤：
A：所述的纳米薄膜是在基底层上镀介质薄膜后形成的顺序由基底层、中间层和介质薄膜层组成的三层结构纳米薄膜，利用椭偏仪对纳米薄膜进行实验测量获得的椭偏参数值，并将测量时的环境参数值、基底层已知参数值作为学习样本；
B：采用混合优化算法作为学习训练用的最优化算法，将步骤A中所述学习样本代入最优化算法进行机器学习；
C：利用误差评价函数对介质薄膜层参数求解效果进行评价，并将误差评价函数值的大小作为评价求解效果的标准，认定误差评价函数值小于或等于5为可接受范围，在该范围内误差评价函数值越小，则对应的介质薄膜层参数的值越接近真值。
2.根据权利要求1所述的一种基于改进混合优化算法的纳米薄膜参数反演计算方法，其特征在于：所述的基底层为硅薄膜层，介质薄膜层为二氧化硅薄膜层或氮化硅薄膜层，所述的纳米薄膜是在基底层上镀介质薄膜层后形成的透明的纳米薄膜，所述的中间层是由基底层与介质薄膜层之间反应产生而成的产物膜层，所述的介质薄膜层厚度为20-1000纳米。
3.根据权利要求1所述的一种基于改进混合优化算法的纳米薄膜参数反演计算方法，其特征在于：所述全连接神经网络是采用3层结构的反向误差传递神经网络结构算法。
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【专利技术属性】
技术研发人员：雷李华，傅云霞，张馨尹，吴俊杰，刘娜，张波，管钰晴，曾燕华，孙佳媛，谢张宁，
申请(专利权)人：上海市计量测试技术研究院，中国计量大学，
类型：发明
国别省市：上海;31
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