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龙图腾网获悉华东师范大学;上海集成电路技术与产业促进中心申请的专利一种基于权重预测网络优化的半导体器件通用建模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：CN119312757B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202411423233.2，技术领域涉及：G06F30/373；该发明授权一种基于权重预测网络优化的半导体器件通用建模方法是由孙亚宾;龚夫;石艳玲;李小进;陆斐;董欣宇设计研发完成，并于2024-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于权重预测网络优化的半导体器件通用建模方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于权重预测网络优化的半导体器件通用建模方法，特点是通过实际测量或TCAD仿真获取半导体器件原始I‑V特性数据，采用权重预测网络模型对半导体器件的I‑V特性进行建模，然后通过Verilog‑A语言将权重预测网络模型转换为SPICE模型，最后将SPICE模型放入测试电路进行仿真，并与TCAD仿真结果进行对比，具体包括：权重预测网络模型的构建和训练，以及将权重预测网络模型转换为SPICE模型步骤。本发明不需要进行复杂的数据预处理过程，也不需要设计复杂的损失函数，并且将权重预测网络模型转换为可用于SPICE仿真的模型，与传统神经网络模型相比，可以得到更高的精度，为新型器件的电路设计与工艺协同优化DTCO的学术研究和工业应用提供了一种高效且可靠的方法。

本发明授权一种基于权重预测网络优化的半导体器件通用建模方法在权利要求书中公布了：1.一种基于权重预测网络优化的半导体器件通用建模方法，其特征在于，所述建模方法具体包括下述步骤： 步骤1、数据准备 使用SynopsysSentaurusTCAD软件构建半导体器件结构模型并进行不同工艺条件下的I-V特性仿真以获取原始I-V特性的数据；首先，利用SentaurusStructureEditor搭建器件结构，定义尺寸、结构区域、掺杂类型、材料类型、电极位置和网格大小；然后，使用SentaurusDevice进行器件的I-V特性仿真，其中包括转移曲线和输出曲线； 步骤2、构建权重预测网络模型 采用Tanh激活函数对半导体器件的I-V特性建立两个神经网络模型，分别为第一神经网络和第二神经网络，第一神经网络是以工艺参数和栅极电压作为输入，以第二神经网络中的权重值以及偏置项作为输出的单隐藏层神经网络模型，第二神经网络是以漏极电压作为输入，以漏极电流作为输出的单隐藏层神经网络模型，其中第二神经网络的输出层偏置项要满足一定约束条件，即当输入漏极电压为0V时，该模型输出的漏极电流为0A； 步骤3、权重预测网络模型的训练 利用构建的权重预测网络模型对I-V特性数据进行训练，所述训练分为两步，第一步对权重预测网络模型进行权重初始化，第二步对权重预测网络模型进行训练； 步骤4：将权重预测网络模型转换为SPICE模型 利用Python脚本提取权重预测网络模型每个节点的偏置值以及节点之间的权重值，然后将权重预测网络模型转换为数学表达式，再将该数学表达式通过Verilog-A语言转换为SPICE模型； 步骤5：将SPICE模型放入SPICE仿真器进行电路仿真验证。

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