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龙图腾网获悉株式会社日立高新技术申请的专利实验要点推荐装置、实验要点推荐方法及半导体装置制造系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115280468B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202180004737.9，技术领域涉及：H01L21/02；该发明授权实验要点推荐装置、实验要点推荐方法及半导体装置制造系统是由王禹尧;森靖英;惠木正史;大森健史;酒井哲;松田航平设计研发完成，并于2021-03-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本实验要点推荐装置、实验要点推荐方法及半导体装置制造系统在说明书摘要公布了：针对将半导体处理装置的控制参数作为输入并输出表现由半导体处理装置加工过的半导体样品的加工形状的形状参数的机器学习模型，推荐获得学习数据的实验要点。根据机器学习模型的学习所使用的学习数据的控制参数的值即特征量数据，评价每个控制参数对机器学习模型的预测的贡献度，基于将根据贡献度选定的控制参数作为轴展开的空间中的机器学习模型所进行的预测的稳定性评价、不确定性评价，来推荐实验要点。

本发明授权实验要点推荐装置、实验要点推荐方法及半导体装置制造系统在权利要求书中公布了：1.一种实验要点推荐装置，为了进行获得机器学习模型的学习数据的实验，推荐半导体处理装置所设定的控制参数的值的组合即实验要点，其中所述机器学习模型将所述半导体处理装置的所述控制参数设为输入，并输出表现由所述半导体处理装置加工过的半导体样品的加工形状的形状参数， 所述实验要点推荐装置的特征在于， 具有：存储贡献度计算程序、稳定性计算程序、不确定性计算程序及实验要点推荐程序的存储装置；和 执行从所述存储装置读出的程序的处理器， 所述处理器执行所述贡献度计算程序，由此根据所述机器学习模型的学习所使用的学习数据的控制参数的值即特征量数据，来评价每个控制参数对所述机器学习模型的预测的贡献度， 所述处理器执行所述稳定性计算程序，由此根据所述机器学习模型的预测是否因基于所述贡献度选定的控制参数的值的变更而产生异常的变化，来评价将所选定的所述控制参数作为轴展开的第一空间中的所述机器学习模型所进行的预测的稳定性， 所述处理器执行所述不确定性计算程序，由此基于将所选定的所述控制参数作为轴展开的第二空间中的所述特征量数据的分布，来评价所述第二空间中的所述机器学习模型所进行的预测的不确定性， 所述处理器执行所述实验要点推荐程序，由此基于所选定的所述控制参数的针对所述机器学习模型的预测的贡献度评价、稳定性评价及不确定性评价，来推荐实验要点。

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