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神经网络在集成电路互连线寄生电容提取中的应用
  • ISSN号:1005-0930
  • 期刊名称:《应用基础与工程科学学报》
  • 时间:0
  • 分类:TN47[电子电信—微电子学与固体电子学]
  • 作者机构:[1]武汉大学微电子与信息技术研究院,湖北武汉430079
  • 相关基金:国家自然科学基金重大研究计划重点项目(90307017).
中文摘要:

介绍深亚微米工艺下超大规模集成电路的互连线寄生电容提取问题,实现了基于神经网络的互连线寄生电容模型的建模与仿真,重点讨论了在建模过程中神经网络模型结构的选择,数据样本的处理,神经网络模型的训练,神经网络模型的测试等问题.实验结果表明,良好训练后的神经网络模型不仅在仿真中能够快速、准确地输出互连线寄生电容值,而且具备良好的泛化能力,从而满足了集成电路设计特别是布局布线优化设计的要求.

英文摘要:

A new approach for parasitic capacitance extraction of VLSI interconnects was presented by making use of neural networks. (very large scale integration) Neural network modeling and simulation were developed for parasitic capacitance extraction. Some important steps in neural networks, preprocess dates, train and test the neural networks models. Simulation results demonstrated that well-trained neural network models had strong capabilities of efficiently generalizing and producing the accurate responses, which met the needs of optimization design in VLSI.

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期刊信息
  • 《应用基础与工程科学学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国自然资源学会
  • 主编:倪晋仁
  • 地址:北京大学环境大楼312室
  • 邮编:100871
  • 邮箱:jbse@iee.pku.edu.cn
  • 电话:010-62753153
  • 国际标准刊号:ISSN:1005-0930
  • 国内统一刊号:ISSN:11-3242/TB
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:7313