【摘 要】
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针对半导体器件故障主要由时间和应力导致的问题,从多源数据入手,提出基于长短时记忆(LSTM)算法的热应力下半导体器件故障预测模型,研究半导体器件状态随热应力等级和应力累计时长的变化趋势,预测半导体器件故障时间。该模型利用LSTM算法具备长期记忆能力的优势搭建多源数据堆叠结构,提高模型拟合半导体器件状态曲线的能力;通过加权滑动平均滤波法滤除高低频噪音;基于1阶预测器数据压缩算法处理连续缓变的特征向量;采用实验数据对模型进行测试。结果表明:所提模型可较好地反映热应力作用下半导体器件状态的变化趋势,5次实验的预
【机 构】
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沈阳工业大学信息科学与工程学院,辽宁工业大学
【基金项目】
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中国航空工业创新基金项目(sh2012-18)。
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针对半导体器件故障主要由时间和应力导致的问题,从多源数据入手,提出基于长短时记忆(LSTM)算法的热应力下半导体器件故障预测模型,研究半导体器件状态随热应力等级和应力累计时长的变化趋势,预测半导体器件故障时间。该模型利用LSTM算法具备长期记忆能力的优势搭建多源数据堆叠结构,提高模型拟合半导体器件状态曲线的能力;通过加权滑动平均滤波法滤除高低频噪音;基于1阶预测器数据压缩算法处理连续缓变的特征向量;采用实验数据对模型进行测试。结果表明:所提模型可较好地反映热应力作用下半导体器件状态的变化趋势,5次实验的预
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