Mit Hilfe von selbstorganisierenden Karten, die einen speziellen Typ von kunstlichen neuronalen Netzen darstellen, konnen Parameter aus einem Prozes klassifiziert und korreliert werden. Neben dem Funktionsprinzip dieser Karten werden neue, besonders effektive Algorithmen beschrieben. Am Beispiel von Parametern aus einer VLSI-Prozeslinie werden die Auswertung der Parameter, die Prozesuberwachung und die Voraussage uber die zu erwartenden Ergebnisse bei verschiedenen Prozesvarianten mit Hilfe einer 50 x 50 Karte besprochen. Es zeigt sich, das es nur aufgrund der Selbstorganisation zu einer intelligenten Datenauswertung kommt. Daher konnen solche Karten als Akzeleratoren in einem Expertensystem eingesetzt werden.
[1]
Karl Goser,et al.
Mikroelektronik neuronaler Netze
,
1990
.
[2]
James A. Reggia,et al.
Self-processing networks and their biomedical implications
,
1988,
Proc. IEEE.
[3]
Teuvo Kohonen,et al.
The 'neural' phonetic typewriter
,
1988,
Computer.
[4]
Christel Kemke,et al.
Der Neuere Konnektionismus
,
1988,
Inform. Spektrum.
[5]
Teuvo Kohonen,et al.
Self-Organization and Associative Memory
,
1988
.
[6]
Karl Goser,et al.
Künstliche Intelligenz - eine Herausforderung an die Großintegrationstechnik
,
1986
.