[发明专利]利用机器学习辅助优化的多层电子器件鲁棒优化设计方法在审
| 申请号： | 202010639297.1 | 申请日： | 2020-07-06 |
| 公开（公告）号： | CN111985150A | 公开（公告）日： | 2020-11-24 |
| 发明（设计）人： | 无奇;王海明;余晨;陈炜琦;尹杰茜;洪伟 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 孟红梅 |
| 地址： | 211189 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种利用机器学习辅助优化的多层电子器件鲁棒优化设计方法，该方法构建了一种多层的电子器件鲁棒优化设计架构，并在其每层中引入机器学习辅助优化方法，从而可以利用已有信息预测包括电子器件性能响应、特定输入容差下的最差性能和特定输出容差下的最大输入容差超容量等信息，大大加速电子器件鲁棒优化设计流程。该方法可用于包括天线、阵列、有源及无源微波毫米波器件等在内的电子器件的鲁棒优化设计等领域。 | ||
| 搜索关键词： | 利用 机器 学习 辅助 优化 多层 电子器件 设计 方法 | ||
【主权项】：
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