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申请/专利权人：苏州宽温电子科技有限公司

摘要：本申请实施例提供了一种电路良率分析方法、装置、存储介质及电子设备，电路良率分析方法，包括：获取目标电路集中包含的各目标电路的电路数据；将各目标电路的电路数据输入预先训练的目标径向基回归模型，输出各目标电路对应的中间预测结果，目标径向基回归模型是通过均匀采样得到的第一样本电路集训练得到的；将各中间预测结果输入预先训练的目标多层感知器神经网络，输出各目标电路对应的预测结果，目标多层感知器神经网络是通过正态分布采样得到的第二样本电路集训练得到的；根据各目标电路对应的预测结果和失效阈值，确定目标电路集中目标电路的良率。本申请通过替代SPICE仿真，缩短了良率分析时间，提升了分析效率，同时降低了成本。

主权项：1.一种电路良率分析方法，其特征在于，包括：获取目标电路集中包含的各目标电路的电路数据，其中，每个所述目标电路的电路数据包括所述目标电路中MOS管的工艺参数；将各所述目标电路的电路数据输入预先训练的目标径向基回归模型中的目标线性函数进行线性拟合，输出初始预测结果；将所述初始预测结果输入所述目标径向基回归模型中的目标径向基函数进行结果修正，输出各所述目标电路对应的中间预测结果，所述目标径向基回归模型是通过均匀采样得到的第一样本电路集训练得到的；所述第一样本电路集包括各第一样本电路的样本电路数据和对应的第一样本电路仿真结果，每个所述第一样本电路的样本电路数据包括所述第一样本电路中MOS管的第一样本工艺参数；将各所述中间预测结果输入预先训练的目标多层感知器神经网络，输出各所述目标电路对应的预测结果，所述目标多层感知器神经网络是通过正态分布采样得到的第二样本电路集训练得到的；根据各目标电路对应的预测结果和失效阈值，确定所述目标电路集中目标电路的良率；其中，所述目标径向基回归模型的计算公式为： 其中，是所述目标线性函数，是所述目标径向基函数，是输入变量的维度，是中单个变量的系数,是常量，是对应的权重系数，为目标径向基回归模型的训练样本数目，为预先设定的固定值，为目标电路集中包含的目标电路的总数量；所述目标径向基回归模型的预先训练过程，包括：根据所述第一样本电路集和预先构建的最小化损失函数，计算得到所述目标线性函数中的第一目标参数；基于所述第一目标参数和所述第一样本电路集，确定所述目标径向基函数中的第二目标系数；根据所述目标线性函数中的第一目标参数和所述目标径向基函数中的第二目标系数，确定所述目标径向基回归模型；所述最小化损失函数为： 其中，为所述第一样本电路仿真结果，为所述第一目标参数，所述第一目标参数包括中的所述系数和所述常量，是L1正则化项，为预设的固定值。

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