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基于人工智能的场效应管寿命评估方法
摘要文本
本发明涉及数据处理技术领域，提出了基于人工智能的场效应管寿命评估方法，包括：采集若干场效应管的多个维度的测试数据；初始聚类得到若干初始聚簇；获取若干聚类初始中心；根据聚类初始中心进行K均值聚类的第一次分类，得到若干第一类簇；获取每个第一类簇的质心的聚类距离的第一调整参数及第二调整参数；结合每个第一类簇的质心，调整聚类距离并进行第二次分类，得到若干第二类簇；调整聚类距离并迭代分类，得到当前维度的若干最终类簇；得到每个维度的测试变化曲线，并进行场效应管的寿命评估。本发明旨在解决对场效应管通过加速寿命测试得到测试数据后，测试数据的聚类结果不准确而影响寿命评估的问题。 来源：马 克 团 队
申请人信息
- 申请人:广东力宏微电子有限公司
- 申请人地址:518131 广东省深圳市龙华区民治街道民泰社区梅龙路维也纳酒店对面粤通综合楼E座201
- 发明人: 广东力宏微电子有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 基于人工智能的场效应管寿命评估方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311774318.0 |
| 申请日 | 2023/12/22 |
| 公告号 | CN117454671A |
| 公开日 | 2024/1/26 |
| IPC主分类号 | G06F30/20 |
| 权利人 | 广东力宏微电子有限公司 |
| 发明人 | 李冰 |
| 地址 | 广东省深圳市龙华区民治街道民泰社区梅龙路维也纳酒店对面粤通综合楼E座201 |
专利主权项内容
1.基于人工智能的场效应管寿命评估方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：采集若干场效应管的多个维度的测试数据；将任一维度作为当前维度，对当前维度所有场效应管的测试数据进行初始聚类，得到若干初始聚簇；根据初始聚簇分布及内部数据点分布，获取若干聚类初始中心；根据聚类初始中心进行K均值聚类的第一次分类，得到若干第一类簇；根据第一类簇的分布及数据点的分布，获取每个第一类簇的质心的聚类距离的第一调整参数；根据不同维度的测试数据的相关性，获取每个第一类簇的质心的聚类距离的第二调整参数；结合每个第一类簇的质心，调整聚类距离并进行第二次分类，得到若干第二类簇；根据第一类簇与第二类簇，调整聚类距离并迭代分类，得到当前维度的若干最终类簇；根据每个维度的最终类簇的质心，得到每个维度的测试变化曲线。