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申请/专利权人：湖北九峰山实验室
摘要：本发明提供一种基于ANN模型的巴伦芯片结构设计方法，提出一种先对巴伦结构进行参数化版图开发，然后进行扫参，获得巴伦结构的大量仿真数据后对ANN模型进行训练，通过ANN模型，可以快速得到巴伦结构尺寸参数初值，生成巴伦版图，最后通过设置优化目标进行自动优化或者通过调谐扫参等方法完成巴伦芯片结构的优化设计。若更改巴伦芯片结构的仿真数据，仅需通过ANN模型能够快速获得巴伦芯片结构的尺寸参数初值，扫参、优化仿真即可快速获得新要求的所需巴伦芯片结构，无需再进行原理分析，和尺寸参数初值计算等步骤，具有复用性好，设计速度快，巴伦版图修改简单、可以扫参优化等优点。
主权项：1.一种基于ANN模型的巴伦芯片结构设计方法，其特征在于，包括：根据经典的巴伦芯片结构，基于程序化语言进行参数化版图开发，完成巴伦芯片结构的参数化建模，生成根据巴伦芯片结构的尺寸参数自由缩放的参数化巴伦版图；设置所述巴伦芯片结构的尺寸参数的扫描范围，在扫描范围内对巴伦芯片结构的不同尺寸参数进行扫描，生成每一组巴伦芯片结构的尺寸参数对应的巴伦版图仿真数据；基于多组巴伦版图仿真数据和对应的巴伦芯片结构的尺寸参数，训练第一ANN模型，获取训练后的第一ANN模型，所述第一ANN模型表征了巴伦版图仿真结果与巴伦芯片结构的尺寸参数初值之间的映射关系；在进行巴伦芯片结构设计时，将目标巴伦版图仿真结果输入训练后的第一ANN模型，获取巴伦芯片结构的尺寸参数初值；根据所述巴伦芯片结构的尺寸参数初值，生成对应的巴伦芯片版图；对生成的巴伦芯片版图的尺寸参数初值进行调谐优化，生成目标巴伦芯片版图。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖北九峰山实验室 一种基于ANN模型的巴伦芯片结构设计方法及系统
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