基于人工神经网络的功率VDMOSFET单粒子效应预测方法

基于人工神经网络的功率VDMOSFET单粒子效应预测方法，包括以下步骤；步骤1：基于TCAD建立功率Si基VDMOSFET器件模型，收集到Si基VDMOSFET的单粒子效应仿真数据；步骤2，基于TCAD仿真数据建立数据集，将数据集划分为训练集、交叉验证集和测试集；步骤3，建立基于卷积神经网络的深度学习预测模型；步骤4，将训练集输入深度学习预测模型，通过损失函数衡量预测值与真实值之间的差距，优化深度学习预测模型；步骤5，将测试集数据输入优化后的深度学习预测模型，评估其预测准确率及泛化能力，满足要求的模型即可用于不同参数以及不同工作条件下的Si基VDMOSFE器件的单粒子效应预测。本发明具有预测精度高，预测时间快的特点。