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龙图腾网获悉上海大学申请的专利基于机器学习设计高玻璃化转变温度芯片底填胶的方法、系统及应用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：CN120089246B 。

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：202510198545.6，技术领域涉及：G16C20/70；该发明授权基于机器学习设计高玻璃化转变温度芯片底填胶的方法、系统及应用是由丁鹏;刘佳美;张瑜;方雅婷设计研发完成，并于2025-02-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习设计高玻璃化转变温度芯片底填胶的方法、系统及应用在说明书摘要公布了：本发明属于机器学习与芯片制造技术领域，公开了一种基于机器学习设计高玻璃化转变温度芯片底填胶的方法、系统及应用，该方法以环氧树脂‑固化剂体系高玻璃化转变温度Tg为主要目标参数，包括：S1：构建聚合物分子结构参数及工艺参数；S2：筛选关键特征集；S3：基于机器学习预测；S4：得到整体优化方案。经过实验验证表明，本发明得到的优选配方如三官能团环氧双酚A环氧萘酐酸酐复配体系的实测Tg达205‑215℃，较传统配方提升20%以上，且模型预测误差＜±6℃。本发明解决了底填胶中环氧树脂基体Tg设计依赖试错法的瓶颈，可缩短研发周期60%以上，适用于5G芯片、功率器件等高可靠性封装场景，应用广泛。

本发明授权基于机器学习设计高玻璃化转变温度芯片底填胶的方法、系统及应用在权利要求书中公布了：1.基于机器学习设计高玻璃化转变温度芯片底填胶的方法，其特征在于，以环氧树脂-固化剂体系高玻璃化转变温度Tg为主要目标参数，其包括如下步骤： S1：构建聚合物分子结构参数及工艺参数 利用公开聚合物数据库，获取环氧树脂单体、固化剂的分子结构参数及对应的Tg实测值，所述分子结构参数包括环氧单体的官能团数nEpoxy、芳环密度Ar-density、分子量MW，以及固化剂的胺氢当量AHE、空间位阻参数Steric-index，得到对应的分子参数描述符集与工艺参数描述符集； S2：筛选关键特征集 采用递归特征消除RFE联合XGBoost算法，从分子参数描述符集与工艺参数描述符集中筛选关键特征集，其中的工艺参数包括固化阶梯温度、固化时间； S3：基于机器学习预测 基于筛选后的特征集，构建高斯过程回归GPR模型，预测环氧树脂-固化剂体系的Tg，得到包括对组分、配比和对工艺参数的候选方案；再利用SHAP方法解析各特征对Tg的贡献度，对候选的组分、配比及工艺参数进行优化； S4：得到整体优化方案 以Tg≥180℃及粘度≤5000cP为约束条件，采用贝叶斯优化算法在环氧单体-固化剂配比空间内搜索Pareto最优解，得到以环氧树脂-固化剂体系高玻璃化转变温度为目标参数的环氧树脂-固化剂体系的优化方案，包括组分、配比和工艺参数的整体优化方案。

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