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将模糊神经网络理论和算法应用于负性光刻胶（SU-8）加工高分辨率和高深宽比微结构的工艺研究，在正交试验的基础上对网络进行训练，建立了光刻图形质量与前烘时间、前烘温度、曝光量、后烘时间之间的预测模型。该模型采用五层前向模糊神经网络，学习算法为梯度下降法。进行了实验，实验结果表明，前烘温度与前烘时间对光刻质量影响最大。对120～340μm厚的光刻胶，前烘温度取95℃，前烘时间100min时，图形的相对线宽差最小；超声搅拌能缩短显影时间，显著改善图形质量，试验结果与计算结果十分吻合。将模糊神经网络应用于UV-L