摘要
本发明公开了基于人工智能的集成电路故障检测系统,具体涉及故障检测技术领域,包括数据采集模块、故障检测性能评估模块、算法优化模块和改进成果评估模块。本发明基于集成电路故障检测系统中的故障检测报错信息、成本耗费信息以及检测效率信息的监测分析,评估对系统性能以及进行算法改进的必要性,当判断系统性能较弱时,构建卷积神经网络—支持向量机算法模型,改进系统特征提取和特征处理功能,改进后的集成电路故障检测系统结合系统改进信息和全面自动化信息进行实用性评估,从而对系统进行多次迭代,并为后续的集成电路故障检测系统的构建提供更加可靠的建议和数据支撑。
技术关键词
集成电路故障检测
支持向量机算法
构建卷积神经网络
卷积神经网络特征提取
输出特征
拉格朗日乘数法
支持向量机分类
预测类别
数据采集模块
指数
故障检测技术
机器学习模型
统计算法
判断系统
图像
系统为您推荐了相关专利信息
语义特征提取
植株检测方法
频域特征
融合特征
分支
塑胶粒
温度控制策略
非线性数学模型
挤出机螺杆
支持向量机算法