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擷取與模型重新置中

精巧模型參數擷取是透過選擇要擬合的量測繪圖或性能指標、識別與這些目標相關的模型參數，以及定義合適的參數範圍來開始。連續電流-電壓（IV）、脈衝式 IV、電容-電壓（CV）、S 參數、溫度縮放和幾何縮放均可包含在擬合目標中。機器學習最佳化工具隨後會透過全域最佳化來綜合評估所選的繪圖和參數，而無需經過一系列獨立的擬合操作。

對於模型重新置中，需將目標資料載入模型產生器（Model Generator）中，並針對所需的元件幾何形狀建立縮放繪圖。工程師在執行最佳化之前，可選擇所需的重新置中繪圖、參數、參數範圍、誤差函數、取樣器、迭代極限和隨機種子。將產生的模擬曲線與量測資料進行比較，即可在所選目標上最佳化參數集，並將其重複用於可重複的擷取工作流程中。

自動化裝置模型參數萃取與重新對中解決方案

元件模型重新置中需要量測目標、對應的模型參數、定義的參數範圍，以及能將所選資料的擬合誤差降至最低的最佳化過程。IC-CAP ML 最佳化工具將多個擬合繪圖和參數結合至全域最佳化中，減少將擷取分割為一連串小型最佳化步驟的需求。模型產生器支援載入目標資料、產生縮放繪圖、選擇重新置中目標以及管理擬合過程。工程師可配置取樣器、相對均方根誤差（RMSE）、最大迭代次數和隨機種子。相同的方法可納入自訂的擷取流程中，用於重新置中以及更複雜的精巧模型擷取，例如 BSIM4 模型建構。
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