人工神经网络—遗传算法优化激光—等离子体化学气相沉积Si_3N_4薄膜制备工艺  

ARTIFICAL NEURAL NETWORKS AND GENETIC ALGORITHM USED TO PTIMIZE PROGRESS PARAMETERS OF Si_3N_4 FILM PREPARED BY LPCVD

作　　者：张勤俭[1] 吴春丽[1] 李敏[2] 张勤河[1] 秦勇[1] 毕进子[1] 张建华[1] 

机构地区：[1]山东大学 [2]同济大学

出　　处：《陶瓷学报》2002年第2期116-118,共3页Journal of Ceramics

基　　金：国家自然科学基金资助项目 (编号 :5 0 0 75 0 48)

摘　　要：应用人工神经网络建立了激光—等离子体辅助化学气相沉积 (LPCVD)工艺参数与Si3 N4薄膜显微硬度的关系。并运用遗传算法优化出了最佳工艺。The relationship of Si 3N 4 film microhardness and process parameters of Laser-Plasma aided Chemical Vapor Deposit(LPCVD) was established by using artificial neural networks.The optimum parameters were optimized with genetic algorithm.

关 键 词：激光-等离子体辅助化学气相沉积 Si3N4薄膜 人工神经网络 遗传算法 

分 类 号：O484.1[理学—固体物理]