浙江大学;浙江创芯集成电路有限公司刘冉冉获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江大学;浙江创芯集成电路有限公司申请的专利一种基于机器学习的分裂栅存储器参数优化方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120145964B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510615936.3，技术领域涉及：G06F30/337；该发明授权一种基于机器学习的分裂栅存储器参数优化方法是由刘冉冉;凌婉怡;任堃;高大为;吴永玉设计研发完成，并于2025-05-14向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于机器学习的分裂栅存储器参数优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器学习的分裂栅存储器参数优化方法，首先以分裂栅存储器的设计参数构建参数空间，并采用多维拉丁超立方采样进行初始数据采集，随后进行TCAD仿真以获取电学性能参数。然后，根据输入参数与电学性能之间的相关性，基于相关性优化采样策略，并重新选取参数组合进行TCAD仿真，获取优化后的数据集。接着，对数据进行预处理，划分训练集、验证集和测试集，并构建机器学习模型。最终，通过训练后的模型替代部分TCAD仿真，实现快速预测电学性能，从而加速分裂栅存储器的参数优化过程，提高设计效率和准确性。本发明方法可有效减少所需仿真次数，降低计算资源消耗，为存储器器件设计提供高效优化方案。
本发明授权一种基于机器学习的分裂栅存储器参数优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的分裂栅存储器参数优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、定义分裂栅存储器的设计参数及其物理取值范围，构建得到参数空间； 步骤S2、在参数空间内采用多维拉丁超立方采样，生成均匀覆盖参数空间的多组初始参数组合；对每组初始参数组合进行TCAD仿真，得到电学性能参数的第一仿真结果； 步骤S3、根据设计参数和第一仿真结果之间的相关性计算得到各设计参数的采样权重，根据采样权重调整参数空间的区间划分数目，优化采样策略； 步骤S4、根据优化后的采样策略在参数空间内重新采样获得参数组合，对参数组合进行TCAD仿真，得到电学性能参数的第二仿真结果；以参数组合为输入特征、第二仿真结果为标签构建得到数据集，并将数据集划分为训练集、验证集和测试集； 步骤S5、构建机器学习模型，对数据集进行预处理，然后利用预处理后的数据集对机器学习模型进行训练、验证和测试，输出电学性能参数的预测结果。
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