一种基于CNN网络的FDSOI器件电学特性预测方法
公开
摘要
本发明涉及微电子技术领域与人工智能技术领域，具体涉及一种基于CNN网络的FDSOI器件电学特性预测方法，本发明利用CNN网络，解决了FDSOI器件电学特性的预测在传统研究过程中计算量大且耗时较长的问题，且拥有较高的准确率，提高了预测的效率。
基本信息
专利标题 ：
一种基于CNN网络的FDSOI器件电学特性预测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114528805A
申请号 ：
CN202210095126.6
公开（公告）日 ：
2022-05-24
申请日 ：
2022-01-26
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
王树龙赵蓉段小玲刘晨钰薛慧敏赵银峰马兰
申请人 ：
西安电子科技大学
申请人地址 ：
陕西省西安市雁塔区太白南路2号
代理机构 ：
西安睿通知识产权代理事务所(特殊普通合伙)
代理人 ：
惠文轩
优先权 ：
CN202210095126.6
主分类号 ：
G06F30/398
IPC分类号 ：
G06F30/398 G06F30/27
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F30/398
设计验证或优化，例如：使用设计规则检查、布局与原理图或有限元方法
法律状态
2022-05-24 ：
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。
文件下载
暂无PDF文件可下载
