一种基于机器学习的半导体电阻值预测方法及系统技术方案

技术编号:40298801 阅读:32 留言:0更新日期:2024-02-07 20:46
本发明专利技术公开了一种基于机器学习的半导体电阻值预测方法及系统,方法包括数据采集、数据预处理、特征数据增强、阻值预测、半导体电阻值预测。本发明专利技术涉及电阻值预测技术领域,具体是指一种基于机器学习的半导体电阻值预测方法及系统,本发明专利技术采用四分位距识别方法进行异常值剔除,优化了阻值预测训练数据的质量;采用热图相关矩阵、变化滤波器和递归特征消除的方法进行特征数据增强,优化了特征选择;采用结合长短期记忆的循环神经网络方法进行阻值预测,通过长短期记忆神经网络的单元状态特性实现算法记忆,并参考前一时序数据进行数据整体预测,提高了方法的整体可用性和精确性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及电阻值预测,具体是指一种基于机器学习的半导体电阻值预测方法及系统


技术介绍

1、基于机器学习的半导体电阻值预测方法是一种利用机器学习算法对半导体材料的电阻值进行预测的技术,使用基于机器学习的半导体电阻值预测方法可以帮助研究人员和工程师快速、准确地预测材料的电阻值,从而指导材料选择、设计和优化过程。

2、但是,在已有的半导体电阻值预测方法中,存在着数据中的噪声和异常值会阻碍模型训练并且限制模型性能,进而降低阻值预测的准确性的技术问题;在已有的半导体电阻值预测方法中,存在着阻值预测任务中的特征信息繁杂,数据种类多样,相关性较弱的特征信息容易干扰模型预测的质量,需要选择更具代表性的特征数据的技术问题;在已有的半导体电阻值预测方法中,存在着半导体阻值预测任务在进行机器学习预测模型构建时,需要参考先前的输入和算法记忆从而提高整体预测地可用性的技术问题。


技术实现思路

1、针对上述情况,为克服现有技术的缺陷,本专利技术提供了一种基于机器学习的半导体电阻值预测方法及系统,针对在已有的半导体电阻值本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于机器学习的半导体电阻值预测方法,其特征在于:该方法包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的半导体电阻值预测方法,其特征在于:在步骤S21中,所述计算四分位数,具体为通过采用统计学方法,计算得到所述阻值预测原始数据中电流历史参考数据的第一四分位数Q1、中位数Q2和第三四分位数Q3;

3.根据权利要求2所述的一种基于机器学习的半导体电阻值预测方法,其特征在于:在步骤S3中,所述采用热图相关矩阵、变化滤波器和递归特征消除的方法,对所述阻值预测优化数据进行特征数据增强的步骤,包括:

4.根据权利要求3所述的一种基于机器学习的半导体...

【技术特征摘要】

1.一种基于机器学习的半导体电阻值预测方法,其特征在于:该方法包括以下步骤:

2.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的半导体电阻值预测方法,其特征在于:在步骤s21中,所述计算四分位数,具体为通过采用统计学方法,计算得到所述阻值预测原始数据中电流历史参考数据的第一四分位数q1、中位数q2和第三四分位数q3;

3.根据权利要求2所述的一种基于机器学习的半导体电阻值预测方法,其特征在于:在步骤s3中,所述采用热图相关矩阵、变化滤波器和递归特征消除的方法,对所述阻值预测优化数据进行特征数据增强的步骤,包括:

4.根据权利要求3所述的一种基于机器学习的半导体电阻值预测方法,其特征在于:在步骤s31中,所述特征提取,具体为从所述阻值预测优化数据中,结合时间戳数据,采用时域特征提取方法进行特征提取,得到阻值预测特征数据;

5.根据权利要求4所述的一种基于机器学习的半导体电阻值预测方法,其特征在于:采用结合长短期记忆的循环神经网络方法,依据所述增强特征阻值预测数据和所述阻值预测原始数据,进行阻值预测的步骤,包括:

6.根据权利要求5所述的一种基于机器学习的半导体电阻值预测方法,其特...

【专利技术属性】
技术研发人员:王健孙彬陆文孙飞金程缘张馨
申请(专利权)人:江苏上达半导体有限公司
类型:发明
国别省市:

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