本文選題：集成電路　切入點(diǎn)：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　出處：《計(jì)算機(jī)工程與科學(xué)》2017年01期

【摘要】：提出了一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的集成電路故障預(yù)測(cè)與健康管理(PHM)模型,該模型基于反向傳播(BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,避免了對(duì)集成電路老化失效物理機(jī)理的依賴(lài),能有效擬合集成電路失效的非線性函數(shù)關(guān)系。以已編程應(yīng)用設(shè)計(jì)的FPGA為目標(biāo)器件,通過(guò)實(shí)驗(yàn)提取參數(shù)樣本進(jìn)行模型訓(xùn)練,并將模型應(yīng)用于實(shí)測(cè)驗(yàn)證。結(jié)果表明,該模型輸出結(jié)果與實(shí)測(cè)結(jié)果吻合良好,能有效滿足集成電路故障預(yù)測(cè)與健康管理的實(shí)際應(yīng)用。
[Abstract]:A data-driven integrated circuit (IC) fault prediction and health management (PHM) model is proposed. The model is based on the back-propagation BP-based neural network algorithm, which avoids the dependence on the physical mechanism of IC aging failure. The nonlinear function relation of IC failure can be fitted effectively. Taking the FPGA designed by programming as the target device, the model is trained by extracting the parameter samples from the experiment, and the model is applied to the actual test verification. The results show that, The output of the model is in good agreement with the measured results, which can effectively meet the practical application of integrated circuit fault prediction and health management.
【作者單位】： 電子科技大學(xué)電子薄膜與集成器件國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【分類(lèi)號(hào)】：TN407;TP183

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本文編號(hào)：1671862