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龙图腾网获悉苏州宽温电子科技有限公司申请的专利一种基于多层感知器神经网络的电路良率分析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：CN114065682B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202111066024.3，技术领域涉及：G06F30/367；该发明授权一种基于多层感知器神经网络的电路良率分析方法是由张重达设计研发完成，并于2021-09-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多层感知器神经网络的电路良率分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多层感知器神经网络的电路良率分析方法，包括步骤：一、均匀分布采样：针对电路器件的各项工艺变化参数，采用均匀分布采样的方法得到总量样本；二、蒙特卡罗仿真：采用蒙特卡洛仿真方法对总量样本进行电路仿真，获得电路失效样本；三、重要性采样：统计电路失效样本各参数的均值，并将其作为电路失效区域的中心点，以该点为原点在电路失效区域进行高斯分布采样得到重要样本；四、多层感知器神经网络筛选：将重要样本输入预先训练好的多层感知器神经网络进行筛选，得到电路失效的采样点；五、电路良率计算：采用重要性采样公式计算出电路良率。本发明能够提供快速且准确的良率验证分析，在缩短项目周期的同时提升产品可靠性。

本发明授权一种基于多层感知器神经网络的电路良率分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多层感知器神经网络的电路良率分析方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 步骤一、均匀分布采样：针对电路器件的各项工艺变化参数，采用均匀分布采样的方法，得到总量样本； 步骤二、蒙特卡罗仿真：采用蒙特卡洛仿真方法对步骤一中得到的总量样本进行电路仿真，通过对电路仿真结果进行统计获得电路失效样本； 步骤三、重要性采样：统计电路失效样本各参数的均值，并将该均值作为电路失效区域的中心点，以该中心点为原点在电路失效区域进行高斯分布采样，得到重要样本； 步骤四、多层感知器神经网络筛选：将重要样本输入预先训练好的多层感知器神经网络进行筛选，得到电路失效的采样点； 步骤五、电路良率计算：将步骤四的结果采用重要性采样公式计算出电路良率； 其中步骤四中所述多层感知器神经网络的训练过程为： 步骤A、获取训练数据集，具体过程为： 步骤A1、针对电路器件的各项工艺变化参数，采用均匀分布采样的方法，得到总量样本； 步骤A2、对总量样本进行SPICE仿真和蒙特卡罗仿真，将SPICE仿真的结果数据和蒙特卡罗仿真的结果数据综合作为训练数据集； 步骤B、针对电路良率分析的特点建立多层感知器神经网络模型，所述多层感知器神经网络模型包含输入层、输出层、以及连接于输入层和输出层之间的一个或多个隐含层； 步骤C、采用步骤A中获取的训练数据集对步骤B中建立的多层感知器神经网络模型进行训练，最小化损失函数或代价函数，得到训练好的多层感知器神经网络。

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