[发明专利]闪存的异常检测方法、装置、计算机设备及存储介质

权利要求书

1.一种闪存的异常检测方法，其特征在于，包括：

获取闪存芯片中待检测闪存块对应的属性特征；

将所述属性特征输入至预设可靠性预测模型进行低频可靠性预测，得到所述待检测闪存块对应的低频预测结果，包括：

每经历第一预设次数的编程和擦除操作，将所述属性特征输入至预设可靠性预测模型进行低频可靠性预测，得到所述待检测闪存块对应的低频预测结果；

若所述低频预测结果不满足预设可靠性等级要求，则将所述属性特征输入至所述预设可靠性等级模型进行高频可靠性预测，得到所述待检测闪存块对应的高频预测结果，包括：

每经历第二预设次数的编程和擦除操作，将所述属性特征输入至所述预设可靠性等级模型进行高频可靠性预测，得到所述待检测闪存块对应的高频预测结果，其中，所述第二预设次数小于所述第一预设次数；

若所述高频预测结果不满足预设可靠性等级要求，则继续对所述待检测闪存块进行高频可靠性预测，并累计所述高频预测结果不满足预设可靠性等级要求的次数；

根据所述高频预测结果，判定所述待检测闪存块是否存在异常，包括：根据所述高频预测结果不满足预设可靠性等级要求的累计次数，判定所述待检测闪存块是否存在异常。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述属性特征包括所述待检测闪存块对应的编号、编程和擦除操作的次数、闪存操作时间、工作电流、电压分布和页原始错误比特数中的至少一种属性特征，所述每经历第一预设次数的编程和擦除操作，将所述属性特征输入至预设可靠性预测模型进行低频可靠性预测，得到所述待检测闪存块对应的低频预测结果，包括：

对所述至少一种属性特征进行线性运算或者非线性运算，得到运算后的属性特征；

每经历第一预设次数的编程和擦除操作，将所述运算后的属性特征输入至预设可靠性预测模型进行低频可靠性预测，得到所述待检测闪存块对应的低频预测结果；

所述每经历第二预设次数的编程和擦除操作，将所述属性特征输入至所述预设可靠性等级模型进行高频可靠性预测，得到所述待检测闪存块对应的高频预测结果包括：

每经历第一预设次数的编程和擦除操作，将所述运算后的属性特征输入至所述预设可靠性等级模型进行高频可靠性预测，得到所述待检测闪存块对应的高频预测结果。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述每经历第二预设次数的编程和擦除操作，将所述属性特征输入至所述预设可靠性等级模型进行高频可靠性预测，得到所述待检测闪存块对应的高频预测结果，包括：

若所述高频预测结果不满足预设可靠性等级要求，则每经历第三预设次数的编程和擦除操作，将所述属性特征输入至预设可靠性等级模型进行高频可靠性预测，得到所述待检测闪存块对应的高频预 测结果，其中，所第三预设次数小于所述第二预设次数。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述高频预测结果，判定所述待检测闪存块是否存在异常，包括：

根据所述高频预测结果，设置所述待检测闪存块对应的标志位；

每隔预设时间间隔对所述待检测闪存块对应的标志位进行检测；

若所述待检测闪存块对应的标志位为1，则确定所述待检测闪存块存在异常，对所述待检测闪存块的存储数据进行备份处理，并停止所述待检测闪存块的读写操作。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述高频预测结果，设置所述待检测闪存块对应的标志位，包括：

累计高频预测结果不满足预设可靠性等级要求的预测次数；

若所述预测次数大于或者等于第四预设次数，则将所述待检测闪存块对应的标志位设置为1。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取闪存芯片中待检测闪存块对应的属性特征之前，所述方法还包括：

获取与所述闪存芯片相同工艺和型号，且不同批次的样本闪存芯片中闪存块对应的样本属性特征；

对所述样本属性特征进行线性运算或者非线性运算，得到运算后的样本属性特征；

将所述运算后的样本属性特征作为训练集，利用预设神经网络算法对所述训练集进行训练，构建预设可靠性预测模型。