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公开(公告)号：CN113947008B
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202111007779.6
申请日：2021-08-30
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/39 , G06N3/084 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了一种基于BP神经网络模型的半导体器件温度分布预测方法，所述方法包括：基于目标半导体器件对应的参数，建立半导体器件模型；获取所述半导体器件模型在多个预设环境下的多个数据集；基于所述训练数据集对BP神经网络模型进行训练，以得到初始温度分布预测模型基于所述训练数据集对BP神经网络模型进行训练，以得到初始温度分布预测模型；基于所述测试数据集对所述初始温度分布预测模型进行验证，并根据验证结果对所述初始温度分布预测模型进行调整，以得到目标温度分布预测模型。本发明能够快速、高效、精准地得到目标温度分布预测模型，从而可以基于所述目标温度分布预测模型进行半导体器件的温度分布预测。
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公开(公告)号：CN116542206A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310318223.1
申请日：2023-03-28
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F30/392 , G06F115/12
Abstract: 本发明涉及一种InP HBT老化小信号等效电路模型、参数提取及退化分析方法，该老化小信号等效电路模型包括：连接的寄生模块、外部分布电容模块和本征模块；其中，寄生模块包括：基极寄生单元、集电极寄生单元、发射极寄生单元、基极‑集电极寄生单元、基极‑发射极寄生单元和集电极‑发射极寄生单元；外部分布电容模块包括：基极‑集电极外部分布单元和基极‑发射极外部分布单元；本征模块包括：基极本征单元、基极‑集电极本征单元、基极‑发射极本征单元和受控源单元。本发明电路设计友好，为器件在加速老化实验过程中的退化机理分析提供了器件关键参数的退化依据。
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公开(公告)号：CN113486618A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110535092.3
申请日：2021-05-17
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F30/373
Abstract: 本发明公开了一种半导体器件大信号特性的表征方法，该方法包括：获取半导体器件，并建立大信号模型拓扑；根据预设直流经验基模型、预设交流经验基模型和大信号模型拓扑，确定经验基宏模型；获取预先采集得到的大信号特性测试数据，并对经验基宏模型中的待拟合参数进行参数估计，得到第一参数；对第一参数进行调谐，得到第二参数；根据第二参数，对经验基宏模型进行优化，并根据优化后的经验基宏模型表征半导体器件的大信号特性。此种设计方式无需将半导体器件电流模型分为本征和非本征两部分，并且能够避免建立繁琐的耗尽电荷模型，使其提取过程更加便捷，进而节省计算机硬件资源和计算时间，同时也有利于保证待拟合参数的拟合精度。
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公开(公告)号：CN118485000A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410665364.5
申请日：2024-05-27
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种非线性电流模型的建模方法及非线性电流模型，该方法包括：获取多偏置、多温度下器件的非线性电流数据，并构建训练集；使用反向传播神经网络描述非线性电流模型；其中，反向传播神经网络的输入包括集电极电压、基极电流和环境温度，输出为集电极电流；基于反向传播神经网络的导数特性构建组合损失函数；将组合损失函数作为PSO算法的适应度函数，利用PSO算法优化反向传播神经网络的权重和偏置，得到具有最优权重和偏置的反向传播+神经网络；利用训练集对具有最优权重和偏置的反向传播神经网络进行训练，得到训练好的非线性电流模型。该方法构建的非线性电流模型具有更好的泛化能力、更好的建模一致性和更高的建模精度。
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公开(公告)号：CN113946991B
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202111007778.1
申请日：2021-08-30
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/27 , G06F30/39 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了一种基于GRNN模型的半导体器件温度分布预测方法，所述方法包括：基于目标半导体器件对应的参数，建立半导体器件模型；获取所述半导体器件模型在多个预设环境下的多个数据集；基于所述训练数据集对GRNN神经网络模型进行训练，以得到初始温度分布预测模型；基于所述测试数据集对所述初始温度分布预测模型进行验证，并根据验证结果对所述初始温度分布预测模型进行调整，以得到目标温度分布预测模型。本发明能够快速、高效、精准地得到目标温度分布预测模型，从而可以基于所述目标温度分布预测模型进行半导体器件的温度分布预测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115455883A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202210949799.3
申请日：2022-08-09
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F30/367 , G06N3/08 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种基于BP神经网络建立接地共面波导可缩放模型的方法，该方法包括：生成包括接地共面波导器件的尺寸参数的多组输入参数、与多组输入参数对应的多组电学特性真实参数；根据多组输入参数和多组器件电学特性真实参数，确定训练集和测试集；采用训练集训练初始模型，得到训练后的模型；初始模型包含第一隐藏层和第二隐藏层；第一隐藏层包括第一数量的神经元；第二隐藏层包括第二数量的神经元；神经元的激活函数为双曲正切S型函数；采用测试集测试训练后的模型，得到预训练的模型。本发明可以提高建模效率，而且生成的模型对接地共面波导器件的电学特性参数的预测准确性高，能实现模型可输入的尺寸参数的可缩放性。
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公开(公告)号：CN113794454A
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN202110918828.5
申请日：2021-08-11
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: H03F3/19
Abstract: 本发明提供的一种基于交叉耦合负阻特性的单端输入低功耗反射放大器电路，通过射频输入模块输入的射频信号，谐振槽模块选择反射射频信号的工作频段；直流偏置供电模块给负阻抗模块提供直流偏置使其工作在负阻区域，负阻抗模块在负阻区域提供负阻抗与射频输入模块输入端口的阻抗失配产生高于1的反射系数，使得射频信号的反射能量增强，从而反射出去。本发明可以在较低功耗范围内提供较高的增益，对信号进行反射放大，从而提升射频识别技术的通信距离，并且减小版图的面积，使得集成度更高；同时由于本发明在负阻抗模块结构简单，并在晶体管栅极加入了独立的偏置，可以根据需求通过调整直流偏置来减少电路功耗。
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公开(公告)号：CN113794451A
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN202110920111.4
申请日：2021-08-11
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明提供的一种基于振荡负阻特性的低功耗单端反射放大器电路，通过确定工作频率区间并选择在工作频率区间的射频信号，在符合偏置条件的直流偏置电压下工作，产生负电阻对接收的射频信号进行负放大；将负阻放大模块放大的射频信号在选频模块，负阻放大模块、以及反馈模块之间形成的闭环回路中反馈，以维持负阻放大模块持续工作；对射频信号持续进行负阻放大并输出。本发明采用E类振荡器的设计原理，实现负阻特性的反射放大功能，功耗能够达到个位数的毫瓦级别，功耗低，利于应用于射频识别系前端；并且反射放大器电路结构简单，使用单个晶体管设计负阻放大，不会额外占用过多的芯片面积，更加方便集成，更加方便适用于射频识别系统中。
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公开(公告)号：CN117574727A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311597289.5
申请日：2023-11-27
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F30/23 , G06F119/08
Abstract: 本发明涉及一种射频多指有源器件温度分布分析方法，包括：采用遗传算法，利用神经网络对射频单指器件沿热源中心点向外围方向上的温度分布数据训练得到单指器件温度分布模型；给定多指器件指数、指间距、环境温度及功耗等器件信息，确定坐标系、边界位置以及每个热源中心点坐标；设定若干拟合数据点；用改进的叠加算法以充分考热耦合对器件材料热导率的影响，得到射频多指器件的温度分布。该方法通过单指器件温度分布模型，可以高效、精确地获得任意指数、指间距、环境温度及功耗下的多指器件温度分布，不仅避免了有限元分析方法占用计算机资源较大及分析耗时的问题，而且表征结果的精度较高。
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公开(公告)号：CN112926259B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202110167067.4
申请日：2021-02-05
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/23 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了一种基于RBF神经网络模型预测半导体器件结温的方法，包括：确定半导体器件的环境温度和功耗；将所确定的环境温度和功耗输入至预先训练完成的RBF神经网络模型，以使该RBF神经网络模型输出所述半导体器件的结温；其中，所述RBF神经网络模型是基于预先构建的数据集所训练获得的；所述数据集包括：通过有限元分析法所获得的、在多种仿真条件下器件模型的结温；所述器件模型为所述半导体器件的仿真模型，每种所述仿真条件对应一种预设的环境温度和一种预设的功耗。本发明能够简单、高效、快速以及精确地预测半导体器件结温。
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