[发明专利]一种基于集成学习模型的GAAFET直流特性预测方法在审
| 申请号： | 202211575462.7 | 申请日： | 2022-12-08 |
| 公开（公告）号： | CN116245058A | 公开（公告）日： | 2023-06-09 |
| 发明（设计）人： | 王树龙;张旭艳;陈思宇;陈栋梁;李嘉睿;曹宪法;马兰 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06F30/33 | 分类号： | G06F30/33;G06F30/10;G06N20/20;G06F18/2431;G06F111/10 |
| 代理公司： | 西安智大知识产权代理事务所 61215 | 代理人： | 段俊涛 |
| 地址： | 710071*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 一种基于集成学习模型的GAAFET直流特性预测方法，基于TCAD建立GAAFET器件模型，对器件电学特性进行仿真分析，得到转移特性曲线并从中提出所需的电学参数值；改变设计条件获取数据集，建立集成深度学习的预测模型；预测模型由三个子模型通过greedy ensemble算法集成得到；利用数据集训练预测模型；得到满足要求的预测模型，利用满足要求的预测模型预测不同参数以及不同工作条件下的GAAFET器件直流特性。本发明结合了随机森林模型、最近邻模型以及深度学习模型，可解决现有GAAFET的直流特性仿真方式耗时长、效率低、受人工因素影响较大等问题中的至少之一。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 集成 学习 模型 gaafet 直流 特性 预测 方法 | ||
【主权项】：
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