摘要
本发明提供一种器件结构及工艺条件优化方法、装置和电子设备,属于计算机技术领域方法,包括:获取初始器件结构数据和初始工艺条件数据;将初始器件结构数据和初始工艺条件数据输入至一个或多个第一性能指标预测模型以进行模型训练,基于训练结果中初始器件结构数据的权重和初始工艺条件数据的权重筛选出目标器件结构数据和目标工艺条件数据;确定第一器件结构数据和第一工艺条件数据组成的数据对作为种群中的个体,以及确定第一性能预测结果作为个体的适应度;基于NSGA‑Ⅱ算法对多目标函数进行求解,得到种群的帕累托前沿解集,作为器件结构及工艺条件的优化结果。本发明用以解决现有器件结构优化过程存在设计时间较长与成本较高的问题。
技术关键词
器件结构
工艺条件优化方法
梯度提升树模型
梯度提升决策树
优化装置
梯度提升机
随机森林模型
数据标签
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电子设备
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