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申请/专利权人：锐立平芯微电子(广州)有限责任公司

摘要：本发明公开了一种基于机器学习的半导体器件敏感性分析方法，其可实现半导体器件性能自动分析，可提高分析准确性，该方法基于环形振荡器实现，包括：获取半导体器件工艺参数，获取半导体器件电学性能参数，对半导体器件电学性能进行敏感性分析，对关键工艺参数进行相似性检验，筛选出重要的制程变异参数，环形振荡器包括开关、半导体器件组合、与半导体器件组合并联的延时电路、放大器，半导体器件组合包括若干串联的半导体器件，延时电路连接放大器的输入端，放大器的输出端为信号输出端，延时电路包括若干串联的延迟级，电学性能参数获取方法：通过控制环形振荡器，获取半导体器件的电学性能参数。

主权项：1.一种基于机器学习的半导体器件敏感性分析方法，该方法基于环形振荡器实现，其特征在于，该方法包括：S1、获取所述半导体器件的工艺参数；S2、获取所述半导体器件的电学性能参数；S3、对所述半导体器件的电学性能参数进行敏感性分析：S31、使所述电学性能参数与对应的所述工艺参数关联，构建关联模型；S32、对每个关联模型的敏感性进行分析，根据关联模型的相关系数，获取敏感性分析结果；S33、基于敏感性分析结果，将工艺参数按相关系数大小进行排序；S34、根据排序结果，确定关键工艺参数，将与电学性能参数相关性大的工艺参数确定为关键工艺参数；S4、采用相似度法对所述关键工艺参数进行相似性检验：S41、对所述关键工艺参数进行聚类分析，将具有相似或相同特征的所述关键工艺参数按群组分类；S42、所述相似度法指将分类后同一群组内的所述关键工艺参数与预先建立的数据库中的标准特征参数进行对比，根据协方差公式，计算每个群组内的所述关键工艺参数与所述标准特征参数的关联性；S5、筛选出重要的制程变异参数；一种环形振荡器，将所述环形振荡器应用于所述敏感性分析方法中，所述环形振荡器包括开关，所述环形振荡器还包括半导体器件组合、与所述半导体器件组合并联的延时电路、放大器，所述半导体器件组合包括若干串联的所述半导体器件，所述延时电路连接所述放大器的输入端，所述放大器的输出端为信号输出端；所述延时电路包括若干串联的锁存器；一种电学性能参数获取方法，该方法基于所述环形振荡器实现，所述环形振荡器包括所述半导体器件、开关，通过控制所述环形振荡器，获取所述半导体器件的电学性能参数；所述开关开启，所述半导体器件导通，测量交流电流和频率；所述开关关断，所述半导体器件组合关断，测量漏电流；所述电学性能参数包括所述半导体器件的导通电流、频率、漏电流、电压、电阻、电容、延时时间，所述交流电流为所述半导体器件处于导通状态时的导通电流，所述漏电流为所述半导体器件处于关断时的电流，所述延时时间为通过所述延时电路确定的延时时间。

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