Variation in results of a semiconductor fabrication process is minimized by adjusting process parameters utilizing a fuzzy-controlled learning feedback system. The fuzzy-controlled learning system receives as inputs the results of the fabrication process and then converts these results into a fuzzy set defined by a membership function. An inference engine applies a fuzzy rule base to map an output fuzzy set from the input fuzzy set. The fuzzy output set is then converted to crisp outputs which automatically adjusts parameters of the fabrication process in order to minimize variation.

Veränderung der Resultate eines Halbleiterherstellung Prozesses wird herabgesetzt, indem man die Prozeßparameter justiert, die ein flockig-kontrolliertes erlernenrückgesprächsystem verwenden. Das flockig-kontrollierte erlernensystem empfängt wie Eingänge die Resultate des Herstellung Prozesses und wandelt dann diese Resultate in eine Fuzzy Set definierte durch eine Mitgliedschaft Funktion um. Eine Folgerung Maschine wendet eine flockige Richtlinie Unterseite an, um eine Ausgang Fuzzy Set von der Eingang Fuzzy Set abzubilden. Der flockige Ausgang Satz wird dann in klare Ausgänge umgewandelt, der automatisch Parameter des Herstellung Prozesses justiert, um Veränderung herabzusetzen.