核主成分分析於非線性製程故障檢測的實踐策略
本文探討核主成分分析（KPCA）在非線性製程監控的應用。傳統主成分分析（PCA）難以處理變數間的複雜關係，而 KPCA 透過核函數將數據映射至高維特徵空間，有效捕捉非線性結構。文章深入解析 Q 統計量在故障檢測中的優越性，指出其相較於 T² 統計量更能穩定反映異常。透過半導體製程案例，闡述模型建立、參數選擇與閾值設定的實務步驟，為導入先進製程監控提供理論基礎與實踐指南。
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本文探討核主成分分析（KPCA）在非線性製程監控的應用。傳統主成分分析（PCA）難以處理變數間的複雜關係，而 KPCA 透過核函數將數據映射至高維特徵空間，有效捕捉非線性結構。文章深入解析 Q 統計量在故障檢測中的優越性，指出其相較於 T² 統計量更能穩定反映異常。透過半導體製程案例，闡述模型建立、參數選擇與閾值設定的實務步驟，為導入先進製程監控提供理論基礎與實踐指南。