[发明专利]一种基于K折交叉验证集成学习模型的GAAFET电容特性预测方法在审
| 申请号： | 202211582911.0 | 申请日： | 2022-12-08 |
| 公开（公告）号： | CN116306402A | 公开（公告）日： | 2023-06-23 |
| 发明（设计）人： | 王树龙;陈思宇;张旭艳;陈栋梁;李宇航;刘伯航;马兰 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06F30/3308 | 分类号： | G06F30/3308;G06F30/10;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安智大知识产权代理事务所 61215 | 代理人： | 段俊涛 |
| 地址： | 710071*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 一种基于K折交叉验证集成学习模型的GAAFET电容特性预测方法，通过TCAD仿真软件建立GAAFET器件模型；通过改变设计参数，得到多条不同设计条件下的电容‑电压特性曲线，以相同的电压间隔，从每条曲线中取出N个数据点作为训练集成学习模型的数据集，按比例划分成训练集、交叉验证集和测试集，并通过K折交叉将训练集划分为K个子集；集成学习模型的输入为一组设计参数，输出为GAAFET器件电容特性；利用数据集训练集成学习模型，满足要求的模型用于不同参数以及不同工作条件下的GAAFET器件电容特性预测。本发明能够快速准确地预测GAAFET特性，解决传统方法所存在的耗时长、效率低、受人工因素等缺点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 交叉 验证 集成 学习 模型 gaafet 电容 特性 预测 方法 | ||
【主权项】：
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