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龍圖騰網獲悉浙江大學;浙江創芯集成電路有限公司申請的專利一種基于擴散模型的軟傳感器技術數據生成方法和系統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：CN119558209B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-20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：202510132533.3，技術領域涉及：G06F30/27；該發明授權一種基于擴散模型的軟傳感器技術數據生成方法和系統是由陳一寧;謝瑋平;高大為;陳鼎崴設計研發完成，并于2025-02-06向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于擴散模型的軟傳感器技術數據生成方法和系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于擴散模型的軟傳感器技術數據生成方法和系統，屬于軟傳感器技術數據生成領域。收集晶圓制造過程中的數據作為訓練集，包括半導體關鍵制造步驟的過程數據和量測數據；利用訓練集迭代訓練回歸增強擴散模型；在迭代訓練過程中，每完成一輪訓練后根據虛擬樣本子集的非支配排序結果和擁擠度結果篩選部分虛擬樣本子集并加入訓練集；最后，以隨機高斯噪聲為輸入，利用訓練后的回歸增強擴散模型的回傳去噪模塊生成虛擬過程數據，將生成結果作為半導體關鍵制造步驟的軟傳感器技術數據。本發明增強了模型捕捉復雜映射關系的能力，能夠生成具備代表性的高質量的合成訓練樣本用于軟傳感器模型的訓練，顯著提升現有軟傳感器模型的性能。

本發明授權一種基于擴散模型的軟傳感器技術數據生成方法和系統在權利要求書中公布了：1.一種基于擴散模型的軟傳感器技術數據生成方法，其特征在于，包括以下步驟：（1）收集晶圓制造過程中的數據，包括半導體關鍵制造步驟的過程數據和量測數據，將收集到的過程數據和量測數據作為訓練集；所述的半導體關鍵制造步驟包括化學氣相沉積步驟、刻蝕步驟、化學機械研磨步驟；（2）利用訓練集迭代訓練回歸增強擴散模型；所述的回歸增強擴散模型包括擴散加噪模塊、回傳去噪模塊和基于多頭注意力機制的回歸增強模塊，所述擴散加噪模塊逐步將隨機噪聲添加至訓練集的過程數據中得到純高斯噪聲數據，回傳去噪模塊逐步將純高斯噪聲數據去噪復原，生成虛擬過程數據；回歸增強模塊分別根據真實過程數據和虛擬過程數據生成虛擬量測數據，根據虛擬量測數據和真實量測數據的損失、回傳去噪損失和利普希茨約束損失更新回歸增強擴散模型參數；在迭代訓練回歸增強擴散模型過程中，每完成一輪訓練后更新訓練集，更新方法為：將回傳去噪模塊所生成的虛擬過程數據劃分為虛擬樣本子集，根據虛擬樣本子集的非支配排序結果和擁擠度結果篩選部分虛擬樣本子集并加入訓練集；（3）以隨機高斯噪聲為輸入，利用訓練后的回歸增強擴散模型的回傳去噪模塊生成虛擬過程數據，將生成結果作為半導體關鍵制造步驟的軟傳感器技術數據。

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浙江大學;浙江創芯集成電路有限公司，其通訊地址為：310058 浙江省杭州市西湖區余杭塘路866號；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”。