基于卷积神经网络的IGBT数值模型参数提取方法
实质审查的生效
摘要
本发明涉及IGBT工艺参数技术领域，公开了一种基于卷积神经网络的IGBT数值模型参数提取方法，包括如下步骤：利用TCAD数值仿真软件构建数值模型、生成工艺参数取值网表、输出特性曲线，构成原始数据集，将原始数据集经过数据扩充、标准化和归一化，取得可供卷积神经网络识别的训练数据集，卷积神经网络利用训练数据集学习特性曲线与工艺参数之间的关系，生成IGBT数值模型参数提取卷积神经网络，最后采用实际电路提取的波形作为输入值，利用IGBT数值模型参数提取卷积神经网络计算求解，获得工艺参数。本发明基于卷积神经网络的IGBT数值模型参数提取方法，有效解决了IGBT工艺参数实验提取困难、难以精确构建的问题。
基本信息
专利标题 ：
基于卷积神经网络的IGBT数值模型参数提取方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114330197A
申请号 ：
CN202210250735.4
公开（公告）日 ：
2022-04-12
申请日 ：
2022-03-15
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
马啸唐欣黄永乐谢枫罗毅飞肖飞
申请人 ：
中国人民解放军海军工程大学
申请人地址 ：
湖北省武汉市硚口区解放大道717号
代理机构 ：
武汉开元知识产权代理有限公司
代理人 ：
马辉
优先权 ：
CN202210250735.4
主分类号 ：
G06F30/367
IPC分类号 ：
G06F30/367 G06F30/373 G06N3/04
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
G06F30/367
设计验证，例如，采用仿真，集成电路仿真程序，直接方法或松弛方法
法律状态
2022-04-29 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 30/367
申请日 : 20220315
申请日 : 20220315
2022-04-12 ：
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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