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基于神经网络的集成电路
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2017-11-23
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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。
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