基于多步鲁棒预测学习机的芯片性能退化趋势预测方法

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摘要

本发明公开了一种基于多步鲁棒预测学习机的芯片性能退化趋势预测方法，结合极限学习机和循环神经网络，具备极高的信息融合能力和信息快速处理能力，同时，通过建立误差编码本构建了基于相关熵的相似性，根据芯片退化多样性和动态性建立实时预测模型更新，克服干扰对预测结果的影响。因此，本发明相较于现有方法具有更高的在线预测精度，且多步预测结果相较于现有方法更加准确。

基本信息

专利标题：

基于多步鲁棒预测学习机的芯片性能退化趋势预测方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN113361189A

申请号：

CN202110514211.7

公开（公告）日：

2021-09-07

申请日：

2021-05-12

授权号：

CN113361189B

授权日：

2022-04-19

发明人：

刘震梅文娟刘昊天龙兵

申请人：

电子科技大学

申请人地址：

四川省成都市高新区（西区）西源大道2006号

代理机构：

四川鼎韬律师事务所

代理人：

温利平

优先权：

CN202110514211.7

主分类号：

G06F30/27

IPC分类号：

G06F30/27 G06N3/04 G06N3/08 G06F111/10 G06F119/02

IPC结构图谱

G部——物理

G06

计算；推算或计数

G06F

电数字数据处理

G06F30/27

使用机器学习，例如人工智能，神经网络，支持向量机或训练模型

法律状态

2022-04-19 ：

授权

2021-09-24 ：

实质审查的生效

IPC(主分类) : G06F 30/27
申请日 : 20210512

2021-09-07 ：

公开

注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。

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