一种基于神经网络技术的半导体器件建模方法技术

本发明专利技术公开了一种基于神经网络技术的半导体器件建模方法，包括以下步骤：步骤1）对神经网络部分纬度进行高阶泰勒展开，实现神经网络的降维处理；步骤2）利用降维后的神经网络对半导体器件的端口电压电流特性、半导体器件的漂移效应进行建模；本发明专利技术有效降低网络空间复杂度，减小网络训练时过拟合的风险，可用于半导体器件或电路系统的建模中。

A modeling method of semiconductor devices based on neural network technology

【技术实现步骤摘要】
一种基于神经网络技术的半导体器件建模方法
本专利技术涉及一种神经网络建模技术，特别涉及一种半导体器件建模方法。
技术介绍
随着半导体工业的快速发展，新的材料系统以及新的工艺被不断引入来生产高性能半导体器件，并且这个过程迭代的如此之快，以至于传统的建模方法已经无法满足工业应用的要求。神经网络技术因为其强大的拟合能力，被广泛引入到半导体或者电路系统建模领域，比如是德科技(Keysignt)开发的晶体管商业模型NeuroFET,DynaFET等都是基于人工神经网络技术。然而神经网络在训练时，如果数据量较小，则很容易陷入过拟合，这个问题会影响神经网络的收敛性，甚至出现非物理的结果，从而阻碍其进一步被大范围工业应用。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种基于神经网络技术的半导体器件建模方法，有效降低网络空间复杂度，减小网络训练时过拟合的风险。本专利技术的目的是这样实现的：一种基于神经网络技术的半导体器件建模方法，包括以下步骤：步骤1)对神经网络部分纬度进行高阶泰勒展开，实现神经网络的降维处理；步骤2)利用降维后的神经网络对半导体器件的端口电压电流特性、半导体器件的漂移效应进行建模。作为本专利技本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于神经网络技术的半导体器件建模方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1)对神经网络部分纬度进行高阶泰勒展开，实现神经网络的降维处理；步骤2)利用降维后的神经网络对半导体器件的端口电压电流特性、半导体器件的漂移效应进行建模。

【技术特征摘要】
1.一种基于神经网络技术的半导体器件建模方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1)对神经网络部分纬度进行高阶泰勒展开，实现神经网络的降维处理；步骤2)利用降维后的神经网络对半导体器件的端口电压电流特性、半导体器件的漂移效应进行建模。2.根据权利要求1所述的一种基于神经网络技术的半导体器件建模方法，其特征在于，步骤1)中降维的具体方法为：首先定义一个多维度神经网络f(p,q)，其中p＝(x1,x2,…,xN)|1×N,q＝(y1,y2,…,yM)|1×Mq代表了近似线性或者数据量相对较少的维度，p代表了高度非线性，或数据量充足的维度；对神经网络f(p,q)中的维度q泰勒展开得到：其中，q0是静态展开点，是在静态展开点处的雅克比，是静态展开点的海森矩阵，它们定义为：

【专利技术属性】
技术研发人员：黄安东，姚鸿，仲正，
申请(专利权)人：苏州芯智瑞微电子有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32