如何实现设备模型参数提取与重新居中的自动化

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实现机器学习参数提取和模型重新居中的自动化

紧凑型模型参数提取首先需要选择待拟合的测量曲线或性能指标，确定与这些目标相关的模型参数，并定义合适的参数范围。 连续电流-电压（IV）、脉冲IV、电容-电压（CV）、S参数、温度标度和几何标度均可作为拟合目标。随后，机器学习优化器将通过全局优化对所选曲线和参数进行综合评估，而无需执行一系列独立的拟合操作。

在模型重新对中过程中，目标数据会被加载到“模型生成器”中，并针对所需的器件几何形状生成标度图。工程师在运行优化之前，需选择所需的重新对中图、参数、参数范围、误差函数、采样器、迭代次数上限和随机种子。随后将生成的模拟曲线与测量数据进行对比，从而优化参数集以满足所选目标，并将其作为可重复提取工作流的一部分加以复用。

设备模型参数自动提取与重新居中解决方案

设备模型的重新定心需要测量目标值、相应的模型参数、定义好的参数范围，以及一个能够最小化所选数据范围内拟合误差的优化过程。IC-CAP ML Optimizer 将多个拟合图和参数整合到全局优化中，从而减少了将提取过程拆分为一系列小型优化步骤的必要性。Model Generator 支持加载目标数据、生成缩放图、选择重新定心目标以及管理拟合过程。 工程师可配置采样器、相对均方根误差（RMSE）、最大迭代次数和随机种子。该方法也可集成到自定义提取流程中，用于中心点调整以及更复杂的紧凑模型提取，例如 BSIM4 建模。
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基于机器学习的自动重新居中功能

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