[发明专利]半导体器件的测试方法及相关装置

权利要求书

1.一种半导体器件的测试方法，其特征在于，所述半导体器件的测试方法包括：

获取待测试半导体，并对所述待测试半导体进行标识分析，确定半导体标识信息；

通过所述半导体标识信息对所述待测试半导体进行测试环境数据构建，生成目标测试环境；

基于所述目标测试环境，控制预置的测试装置对所述待测试半导体进行通电测试并获取测试数据集合；

对所述测试数据集合进行预处理，得到候选数据集合；

对所述候选数据集合进行随机噪声添加处理，得到待分析数据集合；

对所述待分析数据集合进行数据划分，得到训练集以及测试集；

通过所述训练集以及所述测试集对预置的多个基模型进行训练，得到多个目标基模型；

将所述待分析数据集合依次输入每个所述目标基模型进行半导体性能分析，得到初始性能分析结果；

基于所述初始性能分析结果，对多个所述目标基模型进行元模型构建，得到目标元模型；

将所述初始性能分析结果输入所述目标元模型进行数据修正，得到目标性能分析结果。

2.根据权利要求1所述的半导体器件的测试方法，其特征在于，所述通过所述半导体标识信息对所述待测试半导体进行测试环境数据构建，生成目标测试环境，包括：

通过所述半导体标识信息对所述待测试半导体进行数据读取，得到所述待测试半导体的实体信息；

通过所述实体信息对所述待测试半导体进行测试需求分析，确定目标测试需求；

通过所述测试需求对所述待测试半导体进行测试环境组件生成，得到目标测试环境组件；

通过所述目标测试环境组件对所述待测试半导体进行测试环境数据构建，生成目标测试环境。

3.根据权利要求1所述的半导体器件的测试方法，其特征在于，所述对所述测试数据集合进行预处理，得到候选数据集合，包括：

对所述测试数据集合进行数据清洗处理，得到清洗数据集合；

对所述清洗数据集合进行标准化处理，得到标准化数据集合；

对所述标准化数据集合进行数据过滤处理，得到候选数据集合。

4.根据权利要求1所述的半导体器件的测试方法，其特征在于，所述对所述候选数据集合进行随机噪声添加处理，得到待分析数据集合，包括：

对所述候选数据集合进行数据类型分析，确定目标数据类型；

基于预置的噪声类型数据库，通过所述目标数据类型进行噪声类型匹配，确定目标噪声类型；

基于所述目标噪声类型生成目标随机噪声，并将所述目标随机噪声添加至所述候选数据集合，得到待分析数据集合。

5.根据权利要求1所述的半导体器件的测试方法，其特征在于，所述根据通过所述训练集以及所述测试集对预置的多个基模型进行训练，得到多个目标基模型，包括：

对每个所述基模型进行初始化设置，得到多个初始基模型；

对所述训练集以及所述测试集进行数据划分，确定每个所述初始基模型对应的目标训练集以及每个所述初始基模型对应的目标测试集；

通过每个所述初始基模型对应的目标训练集分别对每个所述初始基模型进行模型训练，得到多个候选基模型；

通过每个所述初始基模型对应的目标测试集分别对每个所述候选基模型进行模型优化，得到多个目标基模型。

6.根据权利要求1所述的半导体器件的测试方法，其特征在于，所述将所述待分析数据集合依次输入每个所述目标基模型进行半导体性能分析，得到初始性能分析结果，包括：

将所述待分析数据集合依次输入每个所述目标基模型进行数据正则化处理，得到每个所述目标基模型对应的正则化数据；

基于每个所述目标基模型，通过预置的数据循环规则分别对每个所述目标基模型对应的正则化数据进行逐点分析，生成多个初始性能分析向量；

对多个所述初始性能分析向量进行向量融合，得到目标性能分析向量；

基于预置的半导体性能数据库，对所述目标性能分析向量进行数据相似度分析，确定对应的相似度分析结果；

通过所述相似度分析结果进行性能数据匹配，生成初始性能分析结果。