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申请/专利权人：西安电子科技大学;西安电子科技大学杭州研究院

摘要：本发明提供一种半导体器件参数智能提取方法及装置，涉及集成电路技术领域。此方法包括：首先将获取的半导体器件的目标数据输入初始神经网络的提取器，以获取当前模型参数组合。然后使用仿真器输出当前模型参数组合的当前目标数据，并计算当前目标数据对应的多个第一电学目标。计算第一误差，判断第一误差是否小于预设误差，若否，调整当前模型参数组合并重新仿真和计算第一误差，直至第一误差小于预设误差，根据当前模型参数组合和预设范围，生成模型参数范围。最终根据模型参数范围生成数据集，利用数据集所训练完成的神经网络的提取器，输出目标模型参数组合。可有效提高半导体器件参数提取的效率和准确性。

主权项：1.一种半导体器件参数智能提取方法，其特征在于，所述半导体器件参数智能提取方法包括：获取半导体器件的目标数据，所述目标数据为所述半导体器件的端特性之间的关系曲线；将所述目标数据输入初始神经网络的提取器，以使所述初始神经网络的提取器输出所述半导体器件的当前模型参数组合，所述初始神经网络的提取器是利用预设目标数据和所述预设目标数据对应的预设模型参数组合进行训练得到的提取器；将所述当前模型参数组合输入仿真器中，仿真出所述当前模型参数组合的当前目标数据，并计算所述当前目标数据对应的多个第一电学目标；根据所述多个第一电学目标和实际电学目标，计算第一误差，所述实际电学目标为根据所述目标数据计算的电学目标；判断所述第一误差是否小于预设误差；若否，则根据神经网络的梯度、比例因子和所述第一误差，确定概率因子；根据所述概率因子，调整所述当前模型参数组合，得到更新的模型参数组合，将所述更新的模型参数组合作为所述当前模型参数组合，并返回将所述当前模型参数组合输入到仿真器中，仿真出所述当前模型参数组合的当前目标数据，并计算所述当前目标数据对应的多个第一电学目标的步骤；若是，则根据所述当前模型参数组合和预设范围，生成模型参数范围，并在所述模型参数范围内进行蒙特卡罗仿真，生成数据集，所述数据集包括第一目标数据集和对应的第一模型参数组合；将所述目标数据输入到训练完成的神经网络的提取器，以使所述训练完成的神经网络的提取器输出目标模型参数组合，所述训练完成的神经网络的提取器为将所述第一目标数据集和所述第一模型参数组合输入到所述初始神经网络的提取器，以对所述初始神经网络的提取器进行训练得到的提取器。

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