[发明专利]一种基于机器学习的半导体器件性能相关特征结构参数自动筛选方法在审
| 申请号： | 202210569523.2 | 申请日： | 2022-05-24 |
| 公开（公告）号： | CN115099126A | 公开（公告）日： | 2022-09-23 |
| 发明（设计）人： | 陈静;郭斌;郭宇锋;姚清;张珺;张茂林;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： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N20/00 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 楼然 |
| 地址： | 226000 江苏省*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于机器学习的半导体器件性能相关特征结构参数自动筛选方法，包括：获取器件性能数据集，训练并建立性能预测的机器学习回归模型A，获得器件性能指标；基于特征选择算法，根据器件结构参数在模型中所占权重得到每个器件结构参数重要程度指数；用学习曲线找出该指数最佳阈值，剔除小于最佳阈值的所有器件结构参数，将筛选后的训练特征结构参数子集进行训练，获取器件性能预测回归模型B；将筛选后的测试特征结构参数子集输入训练好的B，获得器件性能指标；将B获得的器件性能指标与A的进行比较，若性能更好，则获取B对应的特征结构参数集；否则重新设计阈值的优化。本发明方法省时高效，精度高，设计成本低。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 半导体器件 性能 相关 特征 结构 参数 自动 筛选 方法 | ||
【主权项】：
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