【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于集成电路制造领域，具体涉及一种基于神经网络算法的磁标记超洁净波纹管泵流量预测方法。
技术介绍
1、在集成电路(ic)行业中，流体控制是很关键的环节之一。在ic制造过程中，需要精确地控制液体流量，以确保稳定的输送和加工。特别是在光刻、蚀刻、清洗等工序中，流量的稳定性对于产生高质量的ic产品至关重要。传统的流量控制方法在ic行业中已被广泛应用，如使用流量计和阀门进行手动调节。然而，这些方法存在一些限制，如流量测量误差、无法实时调整和适应系统变化的能力等。这导致在ic制造过程中，流量控制的精确性和稳定性存在挑战。
技术实现思路
1、本专利技术是为了解决上述问题而进行的，目的在于提供一种基于神经网络算法的磁标记超洁净波纹管泵流量预测方法。
2、本专利技术提供了一种基于神经网络算法的磁标记超洁净波纹管泵流量预测方法，用于预测超洁净波纹管泵出口的未来时刻流量，具有这样的特征，包括以下步骤：步骤s1，在超洁净波纹管泵的柔性部件表面设置磁性标记物，并在超洁净波纹管泵的外壁设置磁传...
【技术保护点】
1.一种基于神经网络算法的磁标记超洁净波纹管泵流量预测方法，用于预测超洁净波纹管泵出口的未来时刻流量，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于神经网络算法的磁标记超洁净波纹管泵流量预测方法，其特征在于：
3.根据权利要求1所述的基于神经网络算法的磁标记超洁净波纹管泵流量预测方法，其特征在于：
4.根据权利要求1所述的基于神经网络算法的磁标记超洁净波纹管泵流量预测方法，其特征在于：
5.根据权利要求1所述的基于神经网络算法的磁标记超洁净波纹管泵流量预测方法，其特征在于：
【技术特征摘要】
1.一种基于神经网络算法的磁标记超洁净波纹管泵流量预测方法，用于预测超洁净波纹管泵出口的未来时刻流量，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于神经网络算法的磁标记超洁净波纹管泵流量预测方法，其特征在于：
3.根据权利要求1所述的...
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