增加变量数量、获得其余的变量、维度鉴识与变量筛选的方法及系统技术方案

本发明专利技术为一种增加变量数量、获得其余的变量、维度鉴识与变量筛选的方法及系统，本发明专利技术的方法可用以克服公知技术于模式建构时需靠人工经验才可获得系统自由度与筛选出系统变量的缺陷，本发明专利技术的方法提供一种利用主值分析法配合估计目标值及限定条件库的手段以自动决定系统自由度与筛选出系统变量，借由本发明专利技术的方法所获得的系统自由度与系统变量以建立精确的系统模式，本发明专利技术的系统应用于一电脑，且对外部连结的一电器设备提供一模式建构的变量功能，可精确地依照所获得的系统模式以操作该电器设备。

The added variable quantity, method and system for acquiring the remaining variables, the dimension of appreciation and variable screening

The invention relates to a variable quantity increase, to get the rest of the variables and dimensions of forensic and variable selection method and system, the method of the invention can be used to overcome the known technology in model construction should depend on the artificial experience to get the system freedom and selected defects of the system variables, the method of the invention provides a method of the main value analysis method with the estimated target value and limiting condition of library means to automatically determine the freedom of the system and selecting the system variables, borrow the freedom of the system and system variables obtained by the method of the invention is to establish the system model accurately, the system is applied to a computer, and provides a model variable on the function of electrical equipment for external links, the system model can be accurately obtained in accordance with the operation of the electrical equipment to.

【技术实现步骤摘要】

本专利技术为一种系统模式维度鉴识与重要变量筛选的方法及系统， 尤指一种用于模式建构时的系统模式维度鉴识与重要变量筛选的方法 及系统。
技术介绍
在变量分析与系统模式建构时，有两个因素非常的重要系统自由度(degree of freedom)的推测及系统独立自变量，亦即重要变量的筛 选。在真实系统中，变量的个数往往十分繁杂众多，加上时间序列数 据项的拓展，将增加建立系统模式的困难度，以经验模式为例，过多 的输入变量将导致对数据数据量的要求上升、增加建立时间、提高模 式复杂度及浪费计算的资源等等问题，并进而影响到整体模式预测的 表现。然而事实上，在系统模式中的变量，彼此间都存在某种程度的 线性/非线性的相依关系，真正独立的自变量仅存在于其中的一小部分 而已，所以在进行系统模式建立或错误分析之前，若能先针对数据进 行变量分析与判定，则将可以有效减少因输入过多变量所造成的问题。 在进行变量分析与判定的步骤上，首先，必须先推求系统的自由度(或 者可以称之其独立维度(independent dimensions))以了解自变量的个数 数量，接着再从众多的变量中挑选不少于此数目的合适者，在不过度 失真的前提下，降低总变量维度，借以简化其所要处理的问题。在业界上有两种方式可以获得上述的系统自由度的推测及系统独 立自变量的筛选，第一个方式，是和具有专业经验的工程师或操作人 员合作，通过工程师或操作人员多年累积的经验所形成的知识库，给 予系统各种相关的信息与建议，来获得系统自由度及系统独立自变量。 然而大部份专业人员所具有的知识是经由经验而获得的推测，并不一 定能够全面与深入，也未必有充足的计算和分析，故所得到的结果常 常是因人而异。第二个方式，则是依赖一些基本的统计技巧，如主值分析法(PCA)， 来对系统自由度做推测，并经由相关系数等比较方式来选取合适的变 量，这样做的好处是可以较广泛且深入地探讨系统，分析变量彼此之 间存在的各种关系，但问题在于主值分析法本身并不提供任何明确的 系统自由度及重要变量信息，使用者仍需由主值分析法的结果自行做出判定， 一般而言，由主值分析法的结果来判定系统自由度的通用准 则是通过由使用者自订依系统特性及自身经验自订一特征值及系统变 异解释程度的最小门槛值，满足此门槛值的最少主值个数即为推测的 系统自由度，通用准则来做选择变量结论，然而此通用准则中门槛值 的设定与系统本身的特性有十分密切的关系，不同的系统有不同的设定，除了依赖自身经验或通过试误法(trialanderror)外，并没有其它比 较明确有效的做法，除此之外主值分析法针对重要变量的筛选亦无明 确提供任何有效的计算逻辑，因此对一般使用者而言，主值分析法在 应用上并不方便，很难单纯依赖其做出决定性的结论，换言之，主值 分析法的结果大多是与所应用的对象有关，主值分析法最后只会得到 一组特征值与特征向量，但如何从中决定系统自由度与决定变量对象 则仍旧有赖于经验与系统知识，因此使用时必须同时兼具两方面的知 识才能做出判断，且其结果亦可能会因人而异。事实上，在大多数的 状况下必须根据应用的领域与对象，结合相对的专业人员，给予统计 分析人员建议的方式来进行分析。目前有许多专利前案揭露利用主值分析法来执行各种领域的应 用，如中国台湾专利公告号第1230263号"基于工具开发及控制目的之 用以量化均一性类型并纳入专家知识的方法"，利用主值分析法收集、 标定数量数据以描绘特征及分析半导体晶圆上不均匀性及提供回馈及 控制以引导半导体制造过程。又，如中国台湾专利公告号第1235311号"供数据分析用的专家 知识方法与系统"，利用主值分析法以产生新数据组的一模型及多变量 统计数，以分析在晶圆处理设备进行的晶圆处理操作的良窳的方法。再，如中国台湾专利公告号第200515112号"利用自适应多变项 分析法来诊断一处理系统的方法与系统"，利用主值分析法来诊断一处 理系统的方法，尤其关于更新的PCA的运用。请参考图1,为半导体 制造过程期间用以处理基板的处理系统的监测方法流程图，该方法包 括自处理系统获得多个观察的数据(SIOO),运用静态集中及比例系数建 立主值分析模型(S102)，自处理系统得到其它数据(S104)，利用自适应 集中及比例系数(S106)，由其它的数据及主值分析模型决定至少一个统 计量(S108)，设定一控制界限(SllO)，将至少一个统计量与控制界限作 比较(S112)，侦测到处理系统的失误(S114)，及通知操作者(S116)。由上述该些专利文献中，不难发现主要是利用主值分析所获得的 变量以制作出模型，但该些专利文献皆没有一个明确的准则来做较具 决定性的结论，无法明确决定系统自由度与决定变量对象，因此由上 述该些专利文献所制作出的模型无法提供准确的模型
技术实现思路
鉴于以上的问题，本专利技术的目的在于提供一种系统模式维度鉴识 与重要变量筛选的方法及系统，提供增加变量数量、获得其余的变量 的方法，本专利技术的方法可找出精确的系统自由度及筛选出系统所要的 变量，利用系统自由度及变量即可精确的建立出系统模式，再使用所 建立出的系统模式以应用于一电脑，可对外部连结的一电器设备提供 一模式建构的变量功能的系统。为了达到上述的目的，本专利技术提出一种系统模式维度鉴识与重要 变量筛选的方法，包括读取多个数据；利用一使用者所定义的相关 条件将所读取的数据进行一变量分类；利用主值分析法以求得该些输 入变量的至少一特征向量及至少一特征值；决定该些特征值所计算的 一停止点为一系统自由度；获得该些特征向量的第一个变量；订定该 些输出变量与该些输入变量的一估计目标规则；依据该估计目标规则、 该第一个变量及该系统自由度为基础以获得其余的变量直到该变量数 量满足为止；获得一初始建议的变量数量；及建立该初始建议的变量 数量的一系统模式。换种说法，也就是，包括读取数据；利用使用者所定义的相关条 件将所读取的数据分为输入变量及输出变量；利用主值分析法以求得 输入变量的特征向量及特征值；由特征值所计算的停止点以决定系统 自由度；获得特征向量的第一个变量；订定输出变量与输入变量的估 计目标规则；依据估计目标规则、第一个变量及系统自由度为基础以 获得其余的变量直到变量数量满足为止；获得初始建议的变量数量； 及建立初始建议的变量数量的系统模式。再者，本专利技术亦提出一种系统模式维度鉴识与重要变量筛选的系统以达到本专利技术的目的，本专利技术的系统应用于一电脑，且对外部连结 的一电器设备提供一模式建构的变量选择功能，该系统包括输入数据 模块，其可由数据来源处取得数据；变量数量模块，电性连结于该输 入数据模块，用以一使用者定义该模式建构所需的一最大变量数量； 变量分类模块，电性连结于该变量数量模块，其可将该些数据依该使 用者所定义的相关条件分类为至少一输入变量及至少一输出变量；主 值分析模块，其可将输入变量进行主值分析以获得特征向量及特征值； 系统自由度模块，其可由特征值中的第二次大幅下降点做为系统自由 度及获得特征值中的第二次大幅下降点之前所有特征值的变量数量； 变量个数计算模块，电性连结于该系统自由度模块，其可由系统自由 度模块捉取待增加变量；选择变量模块，电性连结于该变量个数计算 模块，其可由增加本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种系统模式维度鉴识与重要变量筛选的方法，其特征在于，包括：读取多个数据；利用一使用者所定义的相关条件将所读取的数据进行一变量分类；利用主值分析法以求得该些输入变量的至少一特征向量及至少一特征值；决定该些特征值所计算的一停止点为一系统自由度；获得该些特征向量的第一个变量；订定该些输出变量与该些输入变量的一估计目标规则；依据该估计目标规则、该第一个变量及该系统自由度为基础以获得其余的变量直到该变量数量满足为止；获得一初始建议的变量数量；及建立该初始建议的变量数量的一系统模式。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：蔡柏浓，
申请(专利权)人：新鼎系统股份有限公司，
类型：发明
国别省市：71[中国|台湾]