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申请/专利权人：成都高投芯未半导体有限公司
摘要：本发明涉及一种基于AGA‑BP神经网络的FS‑IGBT电性参数预测方法，其包括：搭建BP神经网络模型；通过自适应遗传算法对BP神经网络模型的初始权值和阈值进行优化；将训练集和测试集数据输入优化后的BP神经网络模型并进行迭代训练，直至输出模型误差趋于稳定，得到训练好的BP神经网络模型；根据当前器件电性结果，制定需要拉偏的制程条件，将其归一化后输入训练好的BP神经网络模型，以输出不同制程条件下器件的电性参数。其还包括：分析对FS‑IGBT电性有影响的制程参数，计算制程参数与目标电性参数的相关性，并选取至少部分参数作为模型的样本数据；对样本数据进行数据预处理；对数据预处理后的特征参数进行归一化处理，并将其分为训练集和测试集。
主权项：1.一种基于AGA-BP神经网络的FS-IGBT电性参数预测方法，其特征在于，其包括：搭建BP神经网络模型；通过自适应遗传算法对BP神经网络模型的初始权值和阈值进行优化；将训练集和测试集数据输入优化后的BP神经网络模型并进行迭代训练，直至输出模型误差趋于稳定，得到训练好的BP神经网络模型；根据当前器件电性结果，制定需要拉偏的制程条件，将其归一化后输入训练好的BP神经网络模型，以输出不同制程条件下器件的电性参数。
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权利要求：
百度查询： 成都高投芯未半导体有限公司 基于AGA-BP神经网络的FS-IGBT电性参数预测方法
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