申请/专利权人：西安电子科技大学

申请日：2024-01-04

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN117852475A

主分类号：G06F30/39

分类号：G06F30/39;G06F30/27;G06N3/0464;G06N3/0499;G06N3/09;G06F119/02

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.26#实质审查的生效;2024.04.09#公开

摘要：基于神经网络的CMOS反相器电磁可靠性预测方法，其特征在于，包括以下步骤；步骤1：通过TCAD器件建模，完成CMOS反相器的物理模型搭建与基本特性的验证；步骤2：筛选影响CMOS反相器电磁可靠特性的参数；步骤3：通过控制变量法改变参数输入组合进行仿真实验，获得样本集；步骤4：建立神经网络预测CMOS反相器在不同条件之下的毁伤类型，针对不同毁伤类型的情况下分别预测步骤2中的两种电磁毁伤量化参数；步骤5：利用所述样本集数据训练神经网络；步骤6：最后利用测试集数据对训练完成的网络进行功能验证和效果评估。本发明通过神经网络预测的方式，能够很快获得CMOS反相器的电磁可靠特性预测，并且通过工作条件实现对CMOS反相器电磁损伤类型的分类。

主权项：1.基于神经网络的CMOS反相器电磁可靠性预测方法，其特征在于，包括以下步骤；步骤1：通过TCAD器件建模，完成CMOS反相器的物理模型搭建与基本特性的验证；步骤2：筛选影响CMOS反相器电磁可靠特性的参数，并确定描述CMOS反相器的电磁毁伤量化参数；步骤3：通过控制变量法改变所述参数的输入组合进行仿真实验，获得样本集；步骤4：建立神经网络预测CMOS反相器在不同条件之下的毁伤类型，针对不同毁伤类型的情况，分别预测步骤2中的电磁毁伤量化参数；步骤5：利用所述样本集训练神经网络；步骤6：利用测试集对训练完成的网络进行功能验证和效果评估，基于满足要求的网络预测CMOS反相器的电磁可靠性。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 西安电子科技大学 基于神经网络的CMOS反相器电磁可靠性预测方法

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