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申请/专利权人：西安电子科技大学
摘要：本发明公开了基于神经网络的FinFET电磁可靠性预测方法，包括以下步骤；步骤1.使用TCAD为FinFET器件建模并构建电路；步骤2.获取多组HPM电磁脉冲参数、器件外接电阻阻值及其相应的电磁可靠性的指标，作为样本集；步骤3.将样本集按比例随机划分为训练集、验证集、测试集；分别对训练集、验证集的输入参数进行标准化处理，再对训练集和验证集的输出参数进行归一化处理；步骤4.构建神经网络模型；步骤5.输入样本数据集训练神经网络模型，获得训练完成的神经网络校准模型；步骤6.得到预测FinFET器件的电磁可靠性的指标。通过输入HPM电磁脉冲不同的条件以及不同的器件外接电阻，可以快速准确地获得器件烧毁时间，实验中使用的神经网络模型具有较高的预测精度。
主权项：1.基于神经网络的FinFET电磁可靠性预测方法，其特征在于，包括以下步骤；步骤1.使用TCAD仿真软件，为FinFET器件建模并构建FinFET电磁损伤效应仿真电路图，用于研究FinFET电磁损伤机理；步骤2.基于TCAD仿真软件通过控制变量的方法进行仿真实验，获取多组HPM电磁脉冲参数、器件外接电阻阻值及其相应的电磁可靠性的指标，作为样本集；其中HPM电磁脉冲参数和器件外接电阻阻值为输入参数，电磁可靠性为输出参数；步骤3.将所述样本集按比例随机划分为训练集、验证集、测试集；分别对训练集、验证集的输入参数进行标准化处理，再对训练集和验证集的输出参数进行归一化处理；步骤4.构建神经网络模型；步骤5.输入步骤3处理后的样本数据集训练神经网络模型，获得训练完成的神经网络校准模型；训练过程中迭代优化神经网络模型参数和超参数，直至神经网络收敛；步骤6.向训练后的神经网络校准模型输入测试集中进行标准化处理后的HPM电磁脉冲参数、器件外接电阻阻值参数，得到所预测FinFET器件的电磁可靠性的指标。
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百度查询： 西安电子科技大学 基于神经网络的FinFET电磁可靠性预测方法
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