【技术实现步骤摘要】
本公开涉及数据处理，尤其涉及一种智能硅基oled良率预测方法、装置及存储介质。
技术介绍
1、智能硅基有机发光二极管(organic light-emitting diode，oled)是一种结合了半导体技术和oled显示技术的新型显示器件。智能硅基oled以单晶硅作为有源驱动背板制作。为了提高智能硅基oled的产品合格率和生产效率，需要对智能硅基oled进行良率管理。智能硅基oled的良率管理是指在生产过程中采取一系列措施来提高智能硅基oled的合格率和生产效率，减少废品和返工的技术，通过对智能硅基oled进行良率管理，可以提高产品质量。
2、传统的半导体良率管理中，一般根据人工经验调整生产工序与工艺参数，同时，结合数据驱动方法对生产过程中的良率问题进行辅助分析与预测。其中，数据驱动方法通过收集和分析大量的生产数据，来识别导致不良问题的根源，预测未来的良率趋势，并采取相应的改进措施。
3、但是，通过传统的数据驱动方法收集到的智能硅基oled的生产数据类型复杂，导致良率问题的分析和预测的效率较低的问题。
<...【技术保护点】
1.一种智能硅基OLED良率预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标数据为多个第一数据表表示的结构化数据，每个第一数据表中行方向的数据包括同一智能硅基OLED的第二数据类型的类型标识和所述第二数据类型对应的类型值；相应地，
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述转置数据中的第一部分数据训练得到不良预测模型之前，还包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述转置数据进行至少一级筛选，得到筛选后的转置数据，包括：
5.根据权利要求1至4任一所述的...
【技术特征摘要】
1.一种智能硅基oled良率预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标数据为多个第一数据表表示的结构化数据，每个第一数据表中行方向的数据包括同一智能硅基oled的第二数据类型的类型标识和所述第二数据类型对应的类型值；相应地，
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述转置数据中的第一部分数据训练得到不良预测模型之前，还包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述转置数据进行至少一级筛选，得到筛选后的转置数据，包括：
5.根据权利要求1至4任一所述的方法，其特征在于，所述多种第二数据类型包括所述特征类型和输出类型，所述特征类型为输入所述不良预测模型第二数据类型、所述输出类型为与所述不良预测模型的预测结果对应的第二数据类型；所述多维度解释信息包括shapley整体排序图，所述shapley整体排序图用于指示造成不良结果的特征类型以及所述不良预测模型能够预测的输出类型；相应地，
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多种第二数据类型包括所述特征类型和输出类型，所述特征类型为输入所述不良预测模型第二数据类型、所述输出类型为与所述不良预测模型的预测结果对应的第二数据类型；所述多维度解释信息包括shapley热力图，所述shapley热力图用于对于所述不良预测模型...
【专利技术属性】
技术研发人员：谢小磊，黄一浩，李航天，任天令，王洪，吴建民，柴栋，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：
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