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混合紧凑建模策略:具有物理一致性的全自动精确紧凑模型.pdf

上传人: 芦苇 编号:651881 2025-05-01 32页 1.77MB

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本文提出了一种混合紧凑模型策略,结合了基于物理的紧凑模型和神经网络,以实现半导体器件的高效和准确建模。关键点如下: 1. 混合模型结合了物理一致性的建模和机器学习技术的自动化优势。 2. 提出了双向物理-神经网络(PMG-NN),能够自动提取模型参数,将建模时间从数周缩短至数小时。 3. 引入了深度全局校正-神经网络(DGC-NN),以处理纳米尺度器件在不同工艺条件下的行为,通过神经网络自动校正模型方程。 4. 文章通过实验验证了混合模型的有效性,TCAD数据与混合模型拟合精度高达94%,优于传统的基于物理的紧凑模型。 5. 混合模型在未见测试设备和操作条件下,仍保持了高预测准确度(91.3%),并能够维持物理一致性。 综上所述,该混合紧凑模型策略在提高半导体器件建模的准确性和效率方面取得了显著成果。
如何实现微电子器件的高效建模? 混合紧凑模型如何提升半导体器件仿真准确性? 基于神经网络的模型参数提取技术有哪些优势?
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