一种GMDH神经网络的晶圆CMP材料去除率预测方法

本发明涉及一种GMDH神经网络的晶圆CMP材料去除率预测方法，其步骤如下：(1)获取去除异常值后的抛光样本数据集；(2)对抛光样本数据集中样本进行分析，确定b个有效工艺变量；(3)提取每个有效工艺变量的均值、标准差、歪度和峭度，获得4*b个特征向量；(4)对4*b个特征向量与对应的MRR值相关性进行筛选，确定m个特征向量作为GMDH神经网络模型的输入特征向量；(5)对m个特征向量形成的数据集进行归一化处理得到训练特征集；(6)采用二元二次Volterra多项式回归模型，以训练特征集中的输入特征值为输入层，对应输出的MRR值为输出层，得到训练好的GMDH网络模型；(7)将待预测样本中作为输入的m个特征值输入训练好的GMDH网络模型中，则输出预测的MRR值。