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以提高半导体生产线的成品率为目标，利用神经网络对半导体芯片生产过程进行了建模和优化.首先使用神经网络方法建立模型，确定生产线上工艺参数和成品率之间的映射关系，构造多维映射函数曲面；随后对多维映射函数曲面进行搜索，搜索成品率最高的最优点，据此确定工艺参数的规范值；最后，根据优化后的工艺参数规范进行实际生产.采用这种优化建议，半导体生产线的平均成品率由51.7%提高到了57.5%.