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龙图腾网获悉南京大学申请的专利一种基于Dueling DQN的改进BSIM参数提取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：CN119476169B 。

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：202411557484.X，技术领域涉及：G06F30/39；该发明授权一种基于Dueling DQN的改进BSIM参数提取方法是由邹宁睦;陈文军;张雅丽;邱浩;邸康健;陈思霖设计研发完成，并于2024-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Dueling DQN的改进BSIM参数提取方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于DuelingDQN的改进BSIM参数提取方法，旨在提高在半导体器件建模中参数提取的效率与准确性，参数提取过程使用TCAD仿真数据和WAT测量数据，提取与沟道长度、宽度及电流、电容相关的参数，将BSIM参数提取问题建模为马尔可夫决策过程，通过创建DuelingDQN网络模型并进行模型训练，计算目标Q值和损失，更新DuelingDQN的网络参数；在训练过程中，计算均方根误差值，去除无效动作并处理偶数和奇数动作对，根据均方根误差值差异进行排序，通过模型收敛，得到收敛后的BSIM参数值。本发明方法能够在预设的误差范围内收敛，显著提升BSIM参数提取的效率和准确性。

本发明授权一种基于Dueling DQN的改进BSIM参数提取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于DuelingDQN的改进BSIM参数提取方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、初始化环境：设置BSIM参数提取的环境，将BSIM参数提取问题建模为马尔可夫决策过程，构建DQN模型； 所述BSIM参数提取，使用TCAD仿真数据和WAT测量数据，对于不同制程节点下的器件，使用不同尺寸不同温度下IV和CV特性曲线作为目标曲线，分别提取沟道长度、沟道宽度、电容-电压特性、电流-电压特性、温度相关的参数； 将BSIM参数提取问题建模为马尔可夫决策过程，定义智能体、状态、动作和奖励，所述智能体通过感知当前状态选择相应的动作，以最大化获得的奖励； 对于动作空间的定义，设置每个提取参数都有增大减小两个动作，参数改变的步长在训练之前事先制定； 状态表示当前参数值和电压特征的向量； 奖励通过根据拟合误差相对于最初还未进行参数提取时的误差变化来设定，如果当前动作导致误差减小，则给予正奖励；否则，给予负奖励； 所述DQN模型以深度Q网络作为基于价值学习的方法，基于DuelingDQN架构构建，通过优先经验回放池，存储状态-动作-奖励-下一状态元组，在不同的状态-动作对之间学习并优化策略；所述智能体与环境交互通过Hspice仿真实现； S2、模型训练：创建DuelingDQN网络模型并进行模型训练，计算目标Q值和损失，更新DuelingDQN的网络参数； S3、记录并更新最优步骤：记录模型训练过程，在每个时间步中，计算均方根误差值，去除无效动作并处理偶数和奇数动作对，根据均方根误差值差异进行排序，得到最优参数； 所述处理偶数和奇数动作对，遍历记录的动作列表，处理每个动作时进行如下判断： 如果当前动作是偶数，检查动作列表中的后续动作，查找是否存在当前动作对应的奇数动作的情况；如果找到了对应的奇数动作，进行移除操作，将当前动作和对应的奇数动作同时从动作列表中移除；如果没有找到，则继续移动到下一个动作继续检查； 如果当前动作是奇数，检查动作列表中的后续动作，查找是否存在当前动作对应的偶数动作的情况，进行所述移除操作； S4、模型收敛：重复步骤S2至S3，当BSIM参数误差小于预设要求时停止训练，得到收敛后的BSIM参数值，当重置状态时沿上一次最优参数继续迭代收敛，更新参数最优解。

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