【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及微电子学，尤其涉及半导体器件建模方法、系统及电子设备。
技术介绍
1、微电子学是研究半导体材料、器件、集成电路及其制造技术的科学。该领域涉及固体物理、化学、材料科学、计算机科学、电子工程等多学科交叉。随着技术的进步，集成电路的尺寸不断减小，制程技术也日趋先进。微电子学不仅为现代电子设备和系统提供了核心技术，还在众多行业，如通讯、医疗、能源等，都起到了关键作用。
2、其中，半导体器件建模方法是为了理解和预测半导体器件在不同条件下的工作性能和行为，通过建立数学模型来描述器件的物理和电气特性。这种模型可以基于器件的物理过程，如载流子迁移、复合、隧道效应等，也可以是经验性的、基于测量数据的。建模的目的是为了在设计阶段预测器件的性能，优化器件结构，简化实验过程，加快产品研发速度，并为集成电路设计提供可靠的器件模型。常用的手段包括基于半导体物理原理的物理建模，基于测量数据的经验建模，以及使用如spice、tcad等专业软件进行模型验证和电路模拟。
3、现有的半导体器件建模方法没有充分利用深度学习技术来进行数据的...
【技术保护点】
1.一种半导体器件建模方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的半导体器件建模方法，其特征在于，基于已有的半导体器件性能数据，采用深度神经网络算法进行模型的初步选择和框架建立，并进行模型的初始化，生成初步神经网络模型的步骤具体为：
3.根据权利要求1所述的半导体器件建模方法，其特征在于，基于所述初步神经网络模型，采用梯度下降方法进行模型训练，并进行超参数调整，生成优化后的器件预测模型的步骤具体为：
4.根据权利要求1所述的半导体器件建模方法，其特征在于，基于所述优化后的器件预测模型，采用在线学习策略进行模型实...
【技术特征摘要】
1.一种半导体器件建模方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的半导体器件建模方法，其特征在于，基于已有的半导体器件性能数据，采用深度神经网络算法进行模型的初步选择和框架建立，并进行模型的初始化，生成初步神经网络模型的步骤具体为：
3.根据权利要求1所述的半导体器件建模方法，其特征在于，基于所述初步神经网络模型，采用梯度下降方法进行模型训练，并进行超参数调整，生成优化后的器件预测模型的步骤具体为：
4.根据权利要求1所述的半导体器件建模方法，其特征在于，基于所述优化后的器件预测模型，采用在线学习策略进行模型实时更新，并进行模型适应性调整，生成实时更新的器件模型的步骤具体为：
5.根据权利要求1所述的半导体器件建模方法，其特征在于，基于所述实时更新的器件模型，采用耦合算法进行多物理场的模型集成，并进行物理现象间的相互作用描述，生成多物理场耦合的器件模型的步骤具体为：
6.根据权利要求1所述的半导体器件建模方法，其特征在于，基于所述多物理场耦...
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