[发明专利]一种基于深度学习的RESURF横向功率器件最优漂移区浓度设计方法有效
| 申请号： | 202110731873.X | 申请日： | 2021-06-30 |
| 公开（公告）号： | CN113505564B | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 郭宇锋;郭小博;陈静;张珺;张茂林;姚清;姚佳飞 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学;南京邮电大学南通研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06F30/398 | 分类号： | G06F30/398;G06N3/048;G06N3/084;H01L29/78;H01L29/06 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 周科技 |
| 地址： | 210003 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度神经网络的RESURF横向功率器件最优漂移区浓度设计方法，包括：S1：设定器件结构参数范围，获取不同结构参数下最优漂移区浓度的数据集，并对数据集进行预处理；S2：构建和训练由器件结构参数预测器件最优漂移区浓度的深度神经网络模型；S3：将器件结构参数输入预先训练好的深度神经网络模型，获得器件最优漂移区浓度。本发明能够实现对RESURF横向功率器件最优漂移区浓度的预测，其预测误差为5％左右，精准度较高，与传统方法比，快捷高效。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 resurf 横向 功率 器件 最优 漂移 浓度 设计 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于南京邮电大学;南京邮电大学南通研究院有限公司，未经南京邮电大学;南京邮电大学南通研究院有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202110731873.X/，转载请声明来源钻瓜专利网。
