[发明专利]一种基于神经网络回归的单粒子瞬态效应建模方法有效
| 申请号： | 202110553063.X | 申请日： | 2021-05-20 |
| 公开（公告）号： | CN113221460B | 公开（公告）日： | 2022-09-20 |
| 发明（设计）人： | 徐长卿;程佳良;廖新芳;刘毅;杨银堂 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08;G06F119/02 |
| 代理公司： | 西安智邦专利商标代理有限公司 61211 | 代理人： | 王少文 |
| 地址： | 710126 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于神经网络回归的单粒子瞬态效应建模方法，解决了现有基于物理机理的单粒子瞬态建模存在模型复杂度高、不适用电路级单粒子效应仿真分析，而基于特定函数拟合的单粒子瞬态建模很难保证模型的精度的技术问题。方法步骤包括：建立场效应管器件结构模型；对器件结构模型进行TCAD仿真，获得不同因素条件下单粒子效应产生的漏极瞬态电流脉冲曲线；对漏极瞬态电流脉冲曲线进行抽样，获得不同时间、不同LET条件下的离散数据；将离散数据随机分成训练集、验证集及测试集；构建基于神经网络的SET模型；神经网络进行学习拟合，对SET模型进行训练和测试，当误差低于设定阈值，训练完成，获得基于神经网络的SET模型。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 回归 粒子 瞬态 效应 建模 方法 | ||
【主权项】：
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