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申请/专利权人：浙江大学;浙江大学杭州国际科创中心;北京智芯微电子科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于最优目标函数的STILDMOS器件的自动设计方法及系统。本发明首先训练深度神经网络性能预测模型；然后设计最优目标函数；所述最优目标函数定义为最优函数和目标函数之和；最后优化算法实现，具体是：选定优化算法，并设置最大迭代次数；在每一次迭代中，优化算法不断设计新器件结构；将此器件结构输入到训练完备的深度神经网络性能预测模型中，得到相应的器件性能值和品质因数；通过得到的性能值、品质因数和最优目标函数不断驱动优化算法去设计最优的器件；输出迭代过程中满足目标性能值并且达到最优品质因数的器件结构。本发明设计了最优目标函数，可以驱动优化算法设计出同时满足目标性能值和最优品质因数的器件结构。
主权项：1.基于最优目标函数的STILDMOS器件的自动设计方法，其特征在于：第一步：训练深度神经网络性能预测模型；第二步：设计最优目标函数；所述最优目标函数定义为最优函数和目标函数之和；其中最优函数表示品质因素，用于衡量器件的综合性能；目标函数由多个性能目标函数组成；第三步：优化算法实现，具体是：选定优化算法，并设置最大迭代次数；在每一次迭代中，优化算法不断设计新器件结构；将此器件结构输入到第一步训练完备的深度神经网络性能预测模型中，得到相应的器件性能值和品质因数；通过得到的性能值、品质因数和最优目标函数不断驱动优化算法去设计最优的器件；当达到最大迭代次数时，输出迭代过程中满足目标性能值并且达到最优品质因数的器件结构。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 浙江大学杭州国际科创中心 北京智芯微电子科技有限公司 基于最优目标函数的STI LDMOS器件的自动设计方法及系统
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