D-PSO算法的单变量测试参数集成电路筛选方法

作     者：詹文法 余储贤 胡心怡 郑江云 张庆平 蔡雪原 Zhan Wenfa;Yu Chuxian;Hu Xinyi;Zheng Jiangyun;Zhang Qingping;Cai Xueyuan

作者机构：安庆师范大学电子工程与智能制造学院安庆246133 安庆师范大学计算机与信息学院安庆246133 

出 版 物：《电子测量与仪器学报》 (Journal of Electronic Measurement and Instrumentation)

年 卷 期：2024年第38卷第6期

页      面：25-33页

核心收录：

学科分类：080903[工学-微电子学与固体电子学] 0809[工学-电子科学与技术（可授工学、理学学位）] 08[工学] 

基　　金：国家自然科学基金(61306046,61640421) 宜城精英项目(202371) 射频集成与微组装技术国家地方联合工程实验室开放课题(KFJJ20230101) 集成芯片与系统全国重点实验室项目资助 

主　　题：芯片筛选 K-means算法 D-PSO算法 拐点检测 

摘      要：针对集成电路尺寸缩小和复杂度提升导致的筛选成本提高问题,提出了一种针对单变量测试参数的集成电路筛选方法。具体先使用归并排序算法将参数值与集成电路编号拼接成数组,确保后续筛选的准确性,并按照参数值对数据进行排序。然后,利用K-means算法对测试数据的异常值进行预处理,对测试数据进行初步优化。最后,通过结合导数与粒子群优化算法创新性地提出了D-PSO算法,D-PSO算法增强了拐点位置定位的敏感性和准确性,能够精确地定位拐点,达到直接筛选出参数数据相近集成电路的目的。通过仿真实验的结果证明了该算法的收敛速度远高于其他算法,并能够准确、快速的筛选集成电路,在保持测试精度的同时,实现了测试集的优化和相似性筛选,有效降低了集成电路筛选成本。