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龙图腾网获悉北京大学深圳研究生院申请的专利一种用于晶体管建模的人工神经网络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：CN115374698B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202210966753.2，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种用于晶体管建模的人工神经网络方法是由张立宁;戴午;李宇;王润声;黄如设计研发完成，并于2022-08-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于晶体管建模的人工神经网络方法在说明书摘要公布了：本申请涉及一种用于预测三端晶体管漏源电流的方法，包括接收所述晶体管的实际栅源极电压，并利用第一人工神经网络产生在所述晶体管的漏源极电压等于第一参考值时的第一漏源电流值；接收所述晶体管的实际漏源极电压，对所述第一漏源电流值与原点形成的直线进行延伸从而获得第二漏源电流；接收所述实际栅源极电压和所述实际漏源极电压，利用第二人工神经网络产生第一比值；以及基于所述第二漏源电流和所述第一比值获得当前偏置条件下对所述晶体管的漏源极电流的预测值；本申请还涉及一种如前述的用于预测三端晶体管漏源电流的人工神经网络系统及其建立方法，以及两种计算机可读存储介质。

本发明授权一种用于晶体管建模的人工神经网络方法在权利要求书中公布了：1.一种用于预测晶体管漏源电流的方法，包括： 利用训练数据集中的晶体管漏源极电压等于第二参考值时的栅源极电压作为第一人工神经网络的输入，将数据集中相同偏置下的晶体管的第三漏源电流作为所述第一人工神经网络的输出进行训练； 利用训练数据集中的所述晶体管相应的漏源极电压，将第三漏源电流值与原点形成的直线，在保持其斜率不变的前提下进行延伸从而获得与所述训练数据集中的漏源极电压相应的第四漏源电流；以及， 利用所述训练数据集中的栅源极电压、漏源极电压以及所述晶体管在相同偏置下的测试数据中的参考漏源电流以及相应的所述第四漏源电流作为第二人工神经网络的训练数据，所述训练数据集中的栅源极电压、漏源极电压作为所述第二人工神经网络的输入，将所述参考漏源电流与所述第四漏源电流之比作为所述第二人工神经网络的输出，对所述第二人工神经网络进行训练； 接收待测晶体管的实际栅源极电压，并利用所述第一人工神经网络产生在所述待测晶体管的漏源极电压等于第一参考值时的第一漏源电流值； 接收所述待测晶体管的实际漏源极电压，对所述待测晶体管的第一漏源电流值与原点形成的直线进行延伸从而获得第二漏源电流； 基于所述待测晶体管的实际栅源极电压和所述实际漏源极电压，利用所述第二人工神经网络产生第一比值；以及， 基于所述待测晶体管的第二漏源电流和所述第一比值获得当前偏置条件下对所述待测晶体管的漏源极电流的预测值；其中，所述第一参考值和所述第二参考值是确保晶体管处于亚阈值区域内的、尽量靠近0V的值。

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