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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于神经网络的静电保护DTSCR器件性能预测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：CN119621461B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202411610809.6，技术领域涉及：G06F11/26；该发明授权基于神经网络的静电保护DTSCR器件性能预测方法是由陈树鹏;张郑维;刘红侠;王树龙;马博阳设计研发完成，并于2024-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络的静电保护DTSCR器件性能预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于神经网络的静电保护DTSCR器件性能预测方法，解决了现有技术中传统器件仿真和实验测试方法的低效、耗时耗力的不足的问题；该方法包括：建立静电保护DTSCR器件模型，并通过仿真静电保护DTSCR器件模型得到初始数据集；通过对DTSCR器件模型和初始数据集进行的TLP仿真，得到电学特性曲线，进而特征参数，根据特征参数建立数据集；构建多个相同框架不同参数的静电保护DTSCR器件性能预测神经网络，并进行训练，得到训练完成的网络；利用训练完成的网络对静电保护DTSCR器件的设计窗口的特征参数进行预测；该方法实现了效率高、周期短，且能够快速便捷地建立起静电保护DTSCR器件与性能指标之间的关联。

本发明授权基于神经网络的静电保护DTSCR器件性能预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的静电保护DTSCR器件性能预测方法，其特征在于，包括： 基于SentaurusTCAD建立静电保护DTSCR器件模型，并通过仿真所述静电保护DTSCR器件模型得到初始数据集； 通过对所述静电保护DTSCR器件模型和所述初始数据集进行的TLP仿真，得到电学特性曲线，并对所述电学特性曲线进行参数提取，得到特征参数，根据所述特征参数建立数据集；所述数据集中每条数据包括：4个结构参数和4个特征参数； 所述4个结构参数包括：静电保护DTSCR器件模型的SCR部分P阱N+有源区与N阱P+有源区之间浅槽隔离的长度、SCR部分同一阱中N+有源区与P+有源区之间浅槽隔离的长度、SCR部分N阱与二极管DIODE1部分N阱之间的长度以及两个二极管的阱间距； 所述4个特征参数包括：触发电压Vt、触发电流It、保持电压Vh以及保持电流Ih； 构建多个相同框架不同参数的静电保护DTSCR器件性能预测神经网络，根据所述数据集和损失函数对每个所述静电保护DTSCR器件性能预测神经网络进行训练，得到多个初次训练完成的静电保护DTSCR器件性能预测神经网络；所述多个相同框架不同参数的静电保护DTSCR器件性能预测神经网络的框架均包括依次连接的输入层、输入扩展层、卷积层、池化层、全连接层和输出层； 其中，所述静电保护DTSCR器件性能预测神经网络的所述输入层和所述输出层的为固定参数；所述静电保护DTSCR器件性能预测神经网络的所述输入扩展层、所述卷积层、所述池化层和所述全连接层的参数为非固定参数；所述不同参数的静电保护DTSCR器件性能预测神经网络，是通过随机设置所述输入扩展层、所述卷积层、所述池化层和所述全连接层的参数得到的； 对多个初次训练完成的静电保护DTSCR器件性能预测神经网络进行筛选，得到训练完成的静电保护DTSCR器件性能预测神经网络； 利用训练完成的静电保护DTSCR器件性能预测神经网络对静电保护DTSCR器件的设计窗口的特征参数进行预测。

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