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龙图腾网获悉北京大学;北京大学南昌创新研究院申请的专利应用于电子工程中高Sigma场景的失效区域评估方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119538830B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411598645.X，技术领域涉及：G06F30/367；该发明授权应用于电子工程中高Sigma场景的失效区域评估方法是由刘谋斌;程平;周游;沈文豪设计研发完成，并于2024-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本应用于电子工程中高Sigma场景的失效区域评估方法在说明书摘要公布了：本发明属于电子工程中评估稀有事件的方法领域，具体涉及一种应用于电子工程中高Sigma场景的失效区域评估方法。应用于电子工程中高Sigma场景的失效区域评估方法，包括以下步骤：建立初始样本、建立预测模型、筛选高风险样本、仿真高风险样本并计算偏移量Δd，确定接近失效区域样本、次接近失效区域样本和普通区域样本，对三个区域的样本利用公式计算斯皮尔曼秩系数，并分别赋予不同的权重，通过计算最终的加权秩相关性评估结果。该评估方法通过加权秩相关评估替代模型的排序功能在高Sigma失效区域的排序表现上显著提升精度；并且大大减少了不必要的仿真次数，节省计算资源。

本发明授权应用于电子工程中高Sigma场景的失效区域评估方法在权利要求书中公布了：1.一种应用于电子工程中高Sigma场景的失效区域评估方法，其特征在于：包括以下步骤： （S1）建立初始样本Sam初始：自总样本集Sam总中随机选取初始样本Sam初始，初始样本Sam初始的数量Qua初始满足公式（1）：Qua初始=max（Qua总1000,1000）（1），其中，Qua总为总样本数量，初始样本数量Qua初始为总样本数量Qua总的千分之一，且不少于1000； （S2）建立预测模型：对选取的初始样本Sam初始进行仿真，得到仿真结果YS初始，使用仿真结果YS初始训练机器学习等效替代模型，生成预测模型； （S3）筛选高风险样本Sam风险：利用预测模型对剩余样本Sam剩余进行预测，得到预测结果YP剩余，其中剩余样本Sam剩余为总样本集Sam总中去除初始样本Sam初始之后的样本集合，剩余样本Sam剩余的预测结果YP剩余进行从大到小的排列，自大到小选取高风险样本Sam风险，其中高风险样本Sam风险的数量Qua风险，满足公式（2）：Qua风险=max（Qua总2000,500）（2），其中，Qua总为总样本数量，高风险样本Sam风险的数量Qua风险为总样本数量Qua总的万分之五，且不少于500，高风险样本Sam风险的预测值为YP风险； （S4）仿真高风险样本Sam风险：对高风险样本Sam风险进行仿真，得到仿真结果，并对仿真结果进行从大到小的排列，得到仿真结果YS风险； （S5）计算数值偏移量Δd和平均数值偏移量Δd平均：将从大到小排列的仿真结果YS风险逐个计算相邻两个预测值之间的差值，即Δdi=（YS风险）i-（YS风险）i+1（3），其中i为≤高风险样本Sam风险的数量Qua风险的每个自然数-1；而整个风险样本Sam风险的平均数值偏移量Δd平均=（Qua风险-1）（4）； （S6）确定接近失效区域样本Sam接近和次接近失效区域样本Sam次接近：设置一仿真值阈值Thr实际，则接近失效区域样本Sam接近的阈值Thr接近=Thr实际-3Δd平均（5），次接近失效区域样本Sam次接近的阈值Thr次接近=Thr实际-6Δd平均（6）， 仿真值大于等于Thr接近的样本作为接近失效区域样本Sam接近，而仿真值大于等于次接近失效区域样本阈值Thr次接近而小于接近失效区域样本阈值Thr接近的样本作为次接近失效区域样本Sam次接近，则接近失效区域样本Sam接近的数量为Qua接近，次接近失效区域样本Sam次接近的数量为Qua次接近； （S7）确定普通区域样本Sam普通：高风险样本Sam风险之中去除接近失效区域样本Sam接近和次接近失效区域样本Sam次接近之后的样本为普通区域样本Sam普通，则普通区域样本Sam普通的数量Qua普通满足公式（7），Qua普通=Qua风险-Qua接近-Qua次接近（7）； （S8）计算排序偏移量Δrank：比较高风险样本Sam风险中每个样本数据在步骤（S4）中仿真结果YS风险和其在步骤（S3）中的预测结果YP风险排序差值，即得到排序偏移量Δrank，排序偏移量Δrank满足公式（8）： Δranki=（8），其中，i为≤高风险样本Sam风险的数量Qua风险的每个自然数，rank（YS风险）为仿真结果YS风险的排名序号，rank（YP风险）为预测结果YP风险的排名序号； （S9）计算接近失效区域样本Sam接近的斯皮尔曼秩系数ρ1：如公式（9）， 即，（9），其中，公式中的Δranki ’取值情况如下： ，其中Thr1和Thr2分别为人为设定的接近失效区域样本一级阈值Thr1和接近失效区域样本二级阈值Thr2； （S10）计算次接近失效区域样本Sam次接近的斯皮尔曼秩系数ρ2和普通区域样本Sam普通的斯皮尔曼秩系数ρ3：则ρ2如公式（10），即（10），ρ3如公式（11），即（11）； （S11）综合加权求和ρ总：定义接近失效区域样本的权重为α1、次接近失效区域样本的权重为α2、普通区域样本的权重为α3，则ρ总的计算公式如公式（12）， 即（12），其中α3=1-α1-α2，且α1＞α2＞α3。

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