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龍圖騰網恭喜北京珂陽科技有限公司申請的專利基于聯邦學習的芯片制造過程參數優化方法及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：CN119598927B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-18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：202510143360.5，技術領域涉及：G06F30/337；該發明授權基于聯邦學習的芯片制造過程參數優化方法及系統是由李清生;李樹盛;程濤設計研發完成，并于2025-02-10向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于聯邦學習的芯片制造過程參數優化方法及系統在說明書摘要公布了：本發明提供基于聯邦學習的芯片制造過程參數優化方法及系統，涉及芯片技術領域，包括通過采集多工廠工藝參數和良率數據，利用小波變換和雙重評價篩選關鍵參數，構建深度Q網絡模型；基于工藝軌跡相似度進行族群劃分，采用差分隱私和同態加密保護數據安全，通過注意力機制和知識蒸餾實現族群優化；設置三級時間窗口監測良率，動態調整優化策略。本發明可有效提升芯片制造良率，保護數據隱私，實現工藝參數的智能優化。

本發明授權基于聯邦學習的芯片制造過程參數優化方法及系統在權利要求書中公布了：1.基于聯邦學習的芯片制造過程參數優化方法，其特征在于，包括：采集多個芯片制造工廠的工藝參數數據與良率數據，通過小波變換對所述工藝參數數據進行多尺度分解得到參數波動特征；利用互信息熵與皮爾遜相關系數對所述參數波動特征進行雙重評價，篩選出關鍵工藝參數子集；將所述關鍵工藝參數子集通過變分自編碼器映射為低維特征向量；基于所述低維特征向量構建強化學習狀態空間，將工藝參數的調整策略設定為動作空間，以良率提升水平為獎勵函數，建立深度Q網絡模型；利用動態時間規整算法計算不同芯片制造工廠基于所述低維特征向量的工藝軌跡相似度，生成工藝軌跡相似度矩陣；基于所述工藝軌跡相似度矩陣，采用譜聚類與密度峰值聚類的混合策略將所述多個芯片制造工廠劃分為工藝族群，每個工藝族群設置獨立的族群管理節點；各芯片制造工廠基于所述深度Q網絡模型訓練本地參數優化策略，得到局部訓練梯度；對所述局部訓練梯度通過高斯混合分布注入差分隱私噪聲，采用同態加密方式將加密后的局部訓練梯度傳輸至對應的族群管理節點；所述族群管理節點接收加密后的局部訓練梯度后，利用注意力機制計算各芯片制造工廠的歷史良率貢獻度，將其作為梯度聚合權重；基于所述梯度聚合權重執行加權梯度聚合，并通過知識蒸餾提取族群優化特征，更新所述深度Q網絡模型得到族群優化策略模型；所述各芯片制造工廠加載所述族群優化策略模型，基于所述低維特征向量的實時狀態，采用ε-貪婪策略選擇工藝參數調整方案；構建短期、中期、長期三級滑動時間窗口，分別監測調整后的良率變化趨勢；當任一時間窗口的良率指標連續低于相應預設良率閾值時，利用所述深度Q網絡模型基于當前狀態重新評估可選動作空間，并結合歷史優化數據，通過元學習方法優化深度Q網絡模型的網絡參數；將最新的低維特征向量輸入動態時間規整算法重新計算所述工藝軌跡相似度矩陣，觸發工藝族群的動態重構，實現優化策略的自適應調整，其中所述相應預設良率閾值根據各工藝族群的歷史良率波動區間動態更新。

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