【11】證書號數：I451336
【45】公告日： 中華民國 103 (2014) 年 09 月 01 日
【51】Int. Cl.： G06F9/455 (2006.01) G06F17/10 (2006.01)
發明 全 7 頁 【54】名 稱：預測模型之建模樣本的篩選方法及其電腦程式產品
METHOD FOR SCREENING SAMPLES FOR BUILDING PREDICTION MODEL AND COMPUTER PROGRAM PRODUCT THEREOF
【21】申請案號：100147447 【22】申請日： 中華民國 100 (2011) 年 12 月 20 日 【11】公開編號：201327397 【43】公開日期： 中華民國 102 (2013) 年 07 月 01 日 【72】發 明 人： 鄭芳田 (TW) CHENG, FANTIEN；吳偉民 (TW) WU, WEIMING
【71】申 請 人： 國立成功大學 NATIONAL CHENG KUNG UNIVERSITY 臺南市東區大學路 1 號 【74】代 理 人： 蔡坤財；李世章 審查人員：高元良 [57]申請專利範圍 1. 一種預測模型之建模樣本的篩選方法，包含：獲得關於一待預測標的之依時序產生的複 數組第一樣本資料，其中該些組第一樣本資料包含：複數組監測資料；以及複數個目標 資料，其中該些目標資料與該些組監測資料係一對一對應並具有因果關係；對該些組第 一樣本資料進行一分群步驟，以將該些組第一樣本資料間之相似度高者分為一群，而獲 得複數個第一群組；尋找該些第一群組其中具有最多組第一樣本資料之至少一者，而獲 得至少一第二群組；判斷該至少一第二群組的數目是否大於或等於 2，而獲得一第一判 斷結果；當該第一判斷結果為是時，尋找該些第二群組其中具有最舊第一樣本資料之一 者，而獲得一第三群組，並判斷該第三群組中第一樣本資料的數目是否小於一預設數 目，而獲得一第二判斷結果；當該第一判斷結果為否時，判斷該第二群組中第一樣本資 料的數目是否小於該預設數目，而獲得一第三判斷結果；當該第二判斷結果或該第三判 斷結果為是時，保留全部之該些組第一樣本資料，以供一預測模型建模或更新之用，其 中該預測模型係用以預測該待預測標的狀態或行為；當該第二判斷結果為否時，除該第 三群組中之最舊的第一樣本資料，並保留該些組第一樣本資料之其餘者，以供該預測模 型建模或更新之用；以及當該第三判斷結果為否時，棄除該第二群組中之最舊的第一樣 本資料，並保留該些組第一樣本資料之其餘者，以供該預測模型建模或更新之用。 2. 如請求項 1 所述之預測模型之建模樣本的篩選方法，其中該些組第一樣本資料包含：儲 存於一資料庫中之複數組歷史樣本資料；以及一組新搜集到的樣本資料。 3. 如請求項 1 所述之預測模型之建模樣本的篩選方法，其中該些組第一樣本資料係利用一 移動視窗(Moving Window)來獲得。 4. 如請求項 1 所述之預測模型之建模樣本的篩選方法，其中該待預測標的為被一製程機台 所處理之一工件，該預測模型為一虛擬量測模型，其中該些組監測資料為複數組製程資 料，其係於該製程機台處理複數個歷史工件時所產生，其中每一該些組製程資料包含有 複數個製程參數；以及該些目標資料為複數個量測資料，其係由一量測機台量測該些歷 史工件所獲得，其中該些量測資料以一對一的方式對應至該些組製程資料。 5. 如請求項 1 所述之預測模型之建模樣本的篩選方法，其中該分群步驟係根據一適應性共 振理論 2(Adaptive Resonance Theory 2；ART2)來進行。
-6. 如請求項 1 所述之預測模型之建模樣本的篩選方法，其中該分群步驟係根據一歐氏距離 (Euclidean Distance；ED)演算法來進行。
7. 如請求項 1 所述之預測模型之建模樣本的篩選方法，其中該分群步驟係根據一加權歐氏 距離(Weighted Euclidean Distance；WED)演算法來進行。
-(4)
-(6)
