Time-series fault detection, fault classification, and transition analysis using a k-nearest-neighbor and logistic regression approach

WO2018053536 Art A2 22. März 2018

Anmelder: Applied Materials, Inc. 🇺🇸

Details

Veröffentlichungs-Nr.: WO2018053536
Aktenzeichen: EP17851808
Anmeldetag: 19. September 2017
Veröffentlichung: 22. März 2018
Rechtsraum: WO
IPC: G06F11/30

Offizieller Volltext

Abstract

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Anmelder

Firma: Applied Materials, Inc.
Land: 🇺🇸 USA

🇺🇸 Applied Materials

US-amerikanisches Technologieunternehmen mit Sitz in Santa Clara, Kalifornien. Applied Materials entwickelt Fertigungsanlagen und Prozesstechnologien für die Halbleiter-, Display- und Solarindustrie, unter anderem für Beschichtung, Ätzen und Materialabscheidung.

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Fachgebiete

Software & Datenverarbeitung

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