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公开（公告）号CN122948886A | 申请号CN202611442917.6 | 专利类型发明专利 |
状态在审 | 国家或地区CN | 申请人合肥晶合集成电路股份有限公司 |
分类号G06T7/00(2017.01), G06V10/40(2022.01), G06V10/80(2022.01), G06V10/764(2022.01), G06V10/82(2022.01), G06V10/74(2022.01), G06F18/213(2023.01), G06F18/25(2023.01), G06F18/2415(2023.01), G06F18/22(2023.01), G06N3/047(2023.01), G06N3/096(2023.01) | 申请日2026-09-17 | 公开日2026-10-20 |
发布日期2026-10-20 | 文档 ID84597858864300004 | 源数据页码642 |
专利语言zh | ||
本申请涉及一种半导体缺陷样本生成方法和装置。所述方法包括：获取半导体缺陷信息，并基于所述半导体缺陷信息进行多源特征提取得到多维特征向量；将所述多维特征向量输入至训练完成的贝叶斯神经网络中，以通过所述贝叶斯神经网络执行目标次数的向前传播得到与所述多维特征向量对应的各预测概率向量，每一预测概率向量包括所述缺陷信息对应的各缺陷类型的概率，且所述贝叶斯神经网络每次向前传播采样的权重参数不同；基于各预测概率向量生成所述半导体缺陷信息对应的缺陷的综合评分；基于所述综合评分对所述半导体缺陷信息对应的缺陷进行采样，并基于采样得到的目标缺陷以及对应的半导体缺陷信息生成探索样本。采用本方法能够提高准确性和效率。
附图 1