基于神经网络的模拟IC测试分类研究

• 作者: 成立 杨建宁
• 来源期刊: 半导体技术
• 学科: 工学
• 关键词: 模拟IC 人工神经网络 芯片检测 运算放大器
• 年，卷（期）: 2005,（3）
• 所属期刊栏目: 封装测试技术
• 页码范围: 41-44,40
• 页数: 5页
• 分类号: TN407
• 字数: 1881字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-353X.2005.03.012

摘要

提出了运用神经网络对模拟IC进行芯片合格分类和故障检测的方法.通过BP型神经网络,运用误差反向传播算法,对CMOS运算放大器输入脉冲测试信号,以正常和故障芯片供电电流的时域响应和频域响应作为样本反复训练网络.检测IC故障实验和仿真结果都表明:BP型神经网络可以用来有效、方便地测试模拟IC.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	成立	江苏大学电气信息工程学院	168	1567	21.0	32.0
2	杨建宁	江苏大学电气信息工程学院	38	221	9.0	13.0