如何自動化裝置模型參數的提取與重新居中

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自動化機器學習參數萃取與模型重新對中

緊湊型模型參數萃取的流程，首先是選取待擬合的測量曲線或性能指標，識別與這些目標相關的模型參數，並定義適當的參數範圍。 連續電流-電壓（IV）、脈衝 IV、電容-電壓（CV）、S 參數、溫度縮放及幾何縮放均可作為擬合目標。隨後，機器學習優化器將透過全局優化同時評估所選的圖表與參數，而非需要執行一連串獨立的擬合操作。

在進行模型重新居中時，會將目標資料載入「模型生成器」，並針對所需的裝置幾何形狀建立縮放圖。工程師在執行優化前，需先選取所需的重新居中圖、參數、參數範圍、誤差函數、採樣器、迭代次數上限及隨機種子。隨後將模擬所得的曲線與實測資料進行比對，藉此針對所選目標優化參數集，並將其作為可重複提取工作流程的一部分加以重複使用。

自動化裝置模型參數萃取與重新對中解決方案

裝置模型的重新定心需要測量目標值、對應的模型參數、已定義的參數範圍，以及一個能將選定資料範圍內的擬合誤差最小化的優化流程。IC-CAP ML Optimizer 將多個擬合圖和參數整合為全球優化，減少了將提取過程拆分為一系列小型優化步驟的必要性。Model Generator 支援載入目標資料、生成縮放圖、選取重新定心目標，以及管理擬合流程。 工程師可配置採樣器、相對均方根誤差 (RMSE)、最大迭代次數及隨機種子。此方法亦可整合至自訂萃取流程中，用於重新定心以及更複雜的緊湊模型萃取，例如 BSIM4 建模。
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