[发明专利]一种基于机器学习的3D芯片信号耦合性分析系统及方法有效
| 申请号： | 202010511973.7 | 申请日： | 2020-06-08 |
| 公开（公告）号： | CN111783376B | 公开（公告）日： | 2022-06-24 |
| 发明（设计）人： | 张力;唐思瑶;施叶昕;李原 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06F30/3323 | 分类号： | G06F30/3323;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 刘静 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于机器学习的3D芯片信号耦合性分析系统及方法，通过TSV通孔3D模型得到在不同的TSV通孔的半径、高度以及通孔之间的距离参数下的TSV通孔的S参数，并分别存入S2P文件；建立TSV通孔RLGC等效电路模型并根据S2P文件得到对应尺寸下的RLGC等效电路的电路参数；将TSV通孔的半径、高度以及通孔之间的距离参数作为BP神经网络的输入，RLGC等效电路的电路参数作为BP神经网络的输出，对BP神经网络进行训练，根据训练后的网络输出进行S参数仿真分析，分析结果即为对应尺寸下TSV通孔3D模型的传输特性。本发明中的神经网络是采用实际模型仿真和优化结果作为训练集，对于不同情况电路性能的分析更为灵活，具有更高的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 芯片 信号 耦合 分析 系统 方法 | ||
【主权项】：
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