一种基于大数据分析的封装后测试应力预测方法

本发明公开了一种基于大数据分析的封装后测试应力预测方法，涉及封装测试技术领域，包括，利用主成分分析和自动编码器对预处理后的封装测试数据进行降维，计算相关性，筛选应力预测特征，构建应力预测特征数据；基于应力预测特征数据，将芯片的不同区域作为节点，利用回归方法计算节点间应力影响，定义边的权重生成应力传播图；基于应力传播图构建图卷积网络，利用图注意力机制优化边权重，并结合历史封装测试数据训练GNN预测模型，利用主成分分析和自动编码器对预处理后的采集封装测试数据进行降维、优化及相关性计算，构建特征矩阵，能在降低计算复杂度、挖掘数据潜在特征的同时，精准提取关键信息，提高应力预测准确性和可靠性。