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龍圖騰網恭喜哈爾濱工業大學(深圳)(哈爾濱工業大學深圳科技創新研究院)申請的專利基于自編碼器和圖注意力網絡的多工序制造質量預測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119359156B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-18發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411897737.8，技術領域涉及：G06Q10/0639；該發明授權基于自編碼器和圖注意力網絡的多工序制造質量預測方法是由王睿;彭思危;牛源晨設計研發完成，并于2024-12-23向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于自編碼器和圖注意力網絡的多工序制造質量預測方法在說明書摘要公布了：本發明涉及基于自編碼器和圖注意力網絡的多工序制造質量預測方法。其中的方法包括：獲取生產線上各工序的流程工藝傳感器檢測獲得的時序特征數據，構建總流程工藝數據集，輸入到半導體多工序質量預測模型中，對數據集進行預處理，按照階段數量對特征進行分組后，將每個階段內的特征輸入到多層堆疊自編碼器中，以特征降維到同一維度得到最后的中間特征，將獲得中間特征作為圖注意力網絡的節點輸入，迭代更新得到最終的節點輸出，其中，圖注意力網絡采用殘差機制，將最終的節點輸出作為最后的前饋神經網絡的輸入，獲得質量特征回歸預測。本發明通過自編碼器特征降維技術和圖神經網絡數據挖掘技術結合，實現多維度多階段建模。

本發明授權基于自編碼器和圖注意力網絡的多工序制造質量預測方法在權利要求書中公布了：1.多工序制造質量預測方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：S100、獲取生產線上各工序的流程工藝傳感器檢測獲得的時序特征數據，構建總流程工藝數據集，輸入到半導體多工序質量預測模型中，對數據集進行預處理；其中，所述半導體多工序質量預測模型通過所述總流程工藝數據集進行訓練；S200、按照階段數量對特征進行分組后，將每個階段內的特征輸入到多層堆疊自編碼器中，以特征降維到同一維度得到最后的中間特征；S300、將獲得所述中間特征作為圖注意力網絡的節點輸入，迭代更新得到最終的節點輸出；其中，所述圖注意力網絡采用殘差機制；S400、將最終的節點輸出作為最后的前饋神經網絡的輸入，獲得質量特征回歸預測；其中，所述步驟S400中：根據生產線上實際的生產流程，給定根據制造階段依賴關系獲得的鄰接矩陣Ai，其中第層的前向GAT用于表示編碼機器依賴圖的結構信息，公式如下： ，式中，表示節點a,b的注意力得分；表示a,b節點歸一化后的注意力得分；表示節點a,c的注意力得分；表示l+1層圖網絡中節點a的特征向量；表示層圖網絡中節點b的特征向量表示；,,是可學習的參數，LeakyReLU為激活函數；表示階段a的近鄰或者相關制造節點階段；上標表示第層圖注意力網絡；其中，在獲取第s個階段的質量特征預測時，可將圖注意力網絡最后一層的連接最后的前饋神經網絡，完成質量特征回歸預測，其公式如下： ；式中，表示第s個階段的質量特征的預測結果；，分別表示解碼器中的權重矩陣和偏置；表示圖注意力網絡最后一層L中s階段對應節點的特征向量；其中，通過多輪迭代BP算法最小化以下均方誤差損失函數，以獲得最佳網絡參數： ；式中，表質量特征真實值。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人哈爾濱工業大學(深圳)(哈爾濱工業大學深圳科技創新研究院)，其通訊地址為：518000 廣東省深圳市南山區桃源街道深圳大學城哈爾濱工業大學校區；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。