[发明专利]闪存芯片可靠性等级预测方法、装置及存储介质

权利要求书

1.一种闪存芯片可靠性等级预测方法，其特征在于，所述方法包括：

对待预测闪存芯片进行闪存操作，并在闪存操作过程中采集所述待预测闪存芯片的至少一种特征量；

对所述待预测闪存芯片的至少一种特征量进行运算操作，得到所述待预测闪存芯片的特征运算值，依据所述待预测闪存芯片的特征量和所述待预测闪存芯片的特征运算值，建构待预测闪存芯片的数据集合；

将所述待预测闪存芯片的数据集合中的第一子集输入到第一闪存可靠性等级预测模型的优化程序中，并对所述第一闪存可靠性等级预测模型进行参数调整，得到第二闪存可靠性等级预测模型；

将所述待预测闪存芯片数据集合中的第二子集输入到所述第二闪存可靠性等级预测模型中，得到所述待预测闪存芯片的可靠性等级的第一预测结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待预测闪存芯片的可靠性等级的第一预测结果包括T_m次编程-擦除操作后待预测闪存芯片的预测可靠性等级，其中，所述T_m定义为编程-擦除操作周期数，则所述方法还包括：

对所述待预测闪存芯片进行T_m次编程-擦除操作，并采集T_m次编程-擦除操作后待预测闪存芯片的实际可靠性等级；

将所述T_m次编程-擦除操作后待预测闪存芯片的实际可靠性等级与所述T_m次编程-擦除操作后待预测闪存芯片的预测可靠性等级进行比较；

若所述T_m次编程-擦除操作后待预测闪存芯片的实际可靠性等级与所述T_m次编程-擦除操作后待预测闪存芯片的预测可靠性等级不一致，则对所述第二闪存可靠性等级预测模型进行参数调整，得到第三闪存可靠性等级预测模型；

将所述待预测闪存芯片数据集合中的第三子集输入到所述第三闪存可靠性等级预测模型中，得到所述待预测闪存芯片的可靠性等级的第二预测结果。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对第二闪存可靠性等级预测模型进行参数调整，得到第三闪存可靠性等级预测模型，包括：

在所述待预测闪存芯片的T_m次编程-擦除操作过程中，采集所述待预测闪存芯片的至少一种特征量；

对所述待预测闪存芯片的至少一种特征量进行运算操作，得到所述待预测闪存芯片的特征运算值，将所述待预测闪存芯片的特征量和所述待预测闪存芯片的特征运算值存储在所述待预测闪存芯片的数据集合中；

将所述待预测闪存芯片的数据集合中的第四子集输入到所述第二闪存可靠性等级预测模型的优化程序中，并对所述第二闪存可靠性等级预测模型进行参数调整，得到第三闪存可靠性等级预测模型。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述编程-擦除操作周期数T_m为单一预设定值或多个预设定值的组合，其中，当所述T_m为多个预设定值的组合时，所述待预测闪存芯片的可靠性等级的第一预测结果包括多个与所述预设定值一一对应的T_m次编程-擦除操作后待预测闪存芯片的预测可靠性等级。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一闪存可靠性等级预测模型的训练方法，包括：

从闪存产品集合中抽取出多个闪存芯片作为样本闪存芯片，并通过闪存测试系统采集所述样本闪存芯片的至少一种特征量；

对所述样本闪存芯片的至少一种特征量进行运算操作，得到所述样本闪存芯片的特征运算值，依据所述样本闪存芯片的特征量和所述样本闪存芯片的特征运算值，建构样本闪存芯片的数据集合；

将所述样本闪存芯片的数据集合中的子集作为机器学习分类器的输入，对所述机器学习分类器进行训练，得到第一闪存可靠性等级预测模型。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述闪存产品集合中包含同一制造工艺下相同类型且不同批次的多种闪存芯片；则所述从闪存产品集合中抽取出多个闪存芯片作为样本闪存芯片，包括：从所述闪存产品集合中随机抽取出预定数量的闪存芯片作为样本闪存芯片。