Resumen

Varios estudios recientes han propuesto métodos difusos de previsión colaborativa del rendimiento de los semiconductores. Estos métodos establecen modelos de programación no lineal (PNL) para considerar las opiniones de los expertos y generar previsiones de rendimiento difusas. Esta práctica no permite distinguir entre las distintas opiniones de los expertos ni encontrar fácilmente la solución óptima global. Para resolver algunos problemas y mejorar el rendimiento de la previsión de la producción de semiconductores, este estudio propone un enfoque de inteligencia colaborativa difusa basado en la programación cuadrática (QP).

• Materias:Análisis Matemático Álgebra Ingeniería Matemática aplicada Lógica matemática
• Subjects:Mathematical Analysis Algebra Engineering Applied Mathematics Mathematical logic
• Palabras claves:previsión del rendimiento de semiconductores, métodos difusos de previsión colaborativa, enfoque difuso de inteligencia colaborativa, varios estudios recientes, diferentes opiniones de expertos, previsiones difusas del rendimiento, solución óptima global, programación no lineal, nlp, qp-
• Keywords:semiconductor yield forecasting, fuzzy collaborative forecasting methods, fuzzy collaborative intelligence approach, several recent studies, different expert opinions, fuzzy yield forecasts, global optimal solution, nonlinear programming, nlp, qp-