10.3969/j.issn.1007-130X.2017.01.007
一种基于BP神经网络的集成电路PHM模型
提出了一种基于数据驱动的集成电路故障预测与健康管理(PHM)模型,该模型基于反向传播(BP)神经网络算法,避免了对集成电路老化失效物理机理的依赖,能有效拟合集成电路失效的非线性函数关系.以已编程应用设计的FPGA为目标器件,通过实验提取参数样本进行模型训练,并将模型应用于实测验证.结果表明,该模型输出结果与实测结果吻合良好,能有效满足集成电路故障预测与健康管理的实际应用.
集成电路、BP神经网络、PHM模型
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TN406(微电子学、集成电路(IC))
2017-03-07(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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