一种基于人工智能算法的等效电路正向预测方法技术

本发明专利技术的一种基于人工智能算法的等效电路正向预测方法，属于芯片检测技术领域。本方法通过人工算法建立正向预测模型，并输入实际电路物理参数和电气参数对正向预测模型进行训练得到最优的正向预测模型，不同的电子元件分别训练对应的正向预测模型，使用与实际电路相匹配的最优的正向预测模型进行预测。通过建立不同电子元件的正向预测模型，可以保证每种电子元件模型的准确度和适配度，此外在预测过程中可以根据具体的电路所使用的电子元件进行自由组合，适应性更强，可以有效保证预测的真实性和准确度，相对于传统的需要做出实际的电子元件才能获得电气参数，本申请方案更加方便快捷且准确度高。便快捷且准确度高。便快捷且准确度高。

【技术实现步骤摘要】
一种基于人工智能算法的等效电路正向预测方法


[0001]本专利技术属于芯片检测
，具体来说是一种基于人工智能算法的等效电路正向预测方法。

技术介绍

[0002]片上系统(System On Chip，SOC)是指在单芯片上集成微电子应用产品所需的全部功能系统，其是以超深亚微米(Very Deep Submicron，VDSM)工艺和知识产权(Intellectual Property，IP)核复用技术为支撑。SOC技术是当前大规模集成电路(VeryLarge Scale Integrate，VLSI)的发展趋势，也是解决电子产品开发中的及时上市(Time to Market，TTM)的主要技术与方法。随着深亚微米技术的高速发展，芯片的集成规模越来越大，芯片功能的验证变得越来越重要和复杂耗时，芯片的设计方法也随之发生了巨大的变化。目前，仿真验证工作约占整个片上系统芯片开发周期的50％～80％。然而传统的芯片仿真验证时间长、自动化程度低、耗时费力，这就导致整个芯片的开发周期变长。芯片中的实际电气元件需要实际加工进行电气参数测试，如果不合格就带本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能算法的等效电路正向预测方法，其特征在于：通过人工智能算法建立正向预测模型，并输入实际电路物理参数和电气参数对正向预测模型进行训练得到最优的正向预测模型，不同的电子元件分别训练对应的正向预测模型，使用与实际电路相匹配的最优的正向预测模型进行预测。2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能算法的等效电路正向预测方法，其特征在于：所述人工智能算法按照输入和输出的关系建立回归正向预测模型；所述的人工智能算法包括机器学习和深度学习回归预测算法。3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能算法的等效电路正向预测方法，其特征在于：所述回归正向预测模型处理二维张量数据，以一个或多个输入得到一个或多个输出的数据形式，将数据分为训练集和测试集，调整合适算法参数对训练集训练，通过测试集验证的R^2指标和均方根误差得到最优的正向预测模型并保存该模型。4.根据权利要求2所述的一种基于人工智能算法的等效电路正向预测方法，其特征在于：所述回归正向预测模型包括若干个子模型，若干个子模型分别对应电子元件不同的电气参数。5.根据权利要求2...

【专利技术属性】
技术研发人员：ꢀ七四专利代理机构，
申请(专利权)人：芯和半导体科技上海有限公司，
类型：发明
国别省市：