[发明专利]基于深度学习的模型参数提取方法、系统、设备及介质在审
| 申请号： | 202211733401.9 | 申请日： | 2022-12-30 |
| 公开（公告）号： | CN115983127A | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 潘浩然;李永胜;阎凤玉 | 申请（专利权）人： | 济南概伦电子技术有限公司 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F30/32;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 上海汉声知识产权代理有限公司 31236 | 代理人： | 胡晶 |
| 地址： | 250000 山东省济南市高新区经十*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的模型参数提取方法、系统、设备及介质。该基于深度学习的模型参数提取方法包括待提取器件测量获得的测量数据输入预先建立的神经网络模型；所述测量数据包括分为若干独立的区域的电压‑电流曲线的其中一个区域的曲线信息；所述神经网络模型根据模型参数及其取值范围获得的仿真数据及模型对应的真实仪器测量的真实数据作为样本数据进行训练得到；获取所述深度神经网络模型输出的所述待提取器件的电路模型参数。适用于不同器件模型的分段部分区域训练和预测，减少人力消耗，难度低、耗时短。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 模型 参数 提取 方法 系统 设备 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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