【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專(zhuān)利技術(shù)涉及芯片檢測(cè)，尤其涉及一種芯片性能等級(jí)預(yù)測(cè)方法。
技術(shù)介紹
1、本部分的內(nèi)容僅作為與本專(zhuān)利技術(shù)相關(guān)的
技術(shù)介紹
，并不必然構(gòu)成現(xiàn)有技術(shù)。
2、芯片是現(xiàn)代電子設(shè)備的核心組成部分，其質(zhì)量和可靠性直接影響整個(gè)電子設(shè)備的性能和使用壽命，因此，對(duì)芯片進(jìn)行檢測(cè)對(duì)于芯片的質(zhì)量把控至關(guān)重要。芯片檢測(cè)一般包括功能檢測(cè)、性能檢測(cè)和故障檢測(cè)。其中，性能檢測(cè)是指對(duì)芯片的性能指標(biāo)(如功耗、運(yùn)行速度等)進(jìn)行檢測(cè)。芯片檢測(cè)通常由專(zhuān)業(yè)人員借助專(zhuān)業(yè)的測(cè)試儀器在芯片實(shí)體上進(jìn)行。但是，芯片的性能本質(zhì)上是由其硬件指標(biāo)和軟件指標(biāo)決定的，因此，除了采用儀器對(duì)芯片進(jìn)行性能檢測(cè)，還可以采集芯片的各項(xiàng)硬件指標(biāo)和軟件指標(biāo)(屬性參數(shù))來(lái)對(duì)芯片進(jìn)行性能評(píng)估。但是，芯片的一項(xiàng)性能指標(biāo)往往受到成百上千個(gè)屬性參數(shù)的影響，且各屬性參數(shù)與性能指標(biāo)間的相互關(guān)系尤為復(fù)雜，因此，目前尚缺乏有效的方法能夠通過(guò)芯片的屬性參數(shù)對(duì)芯片進(jìn)行性能預(yù)測(cè)。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、本專(zhuān)利技術(shù)實(shí)施例的目的是提供一種芯片性能等級(jí)預(yù)測(cè)方法，能夠根據(jù)芯片的屬性參數(shù)快速準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)出芯片的性能。
2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本專(zhuān)利技術(shù)實(shí)施例提供了一種芯片性能等級(jí)預(yù)測(cè)方法，包括：
3、獲取待測(cè)試芯片的屬性參數(shù)；
4、采用特征提取模型對(duì)所述待測(cè)試芯片的屬性參數(shù)進(jìn)行特征提取，得到特征參數(shù)；
5、采用極限學(xué)習(xí)機(jī)對(duì)所述特征參數(shù)進(jìn)行分類(lèi)，得到芯片的性能等級(jí)預(yù)測(cè)值；
6、其中，所述特征提取模型是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，且所述特征提取模型預(yù)先
7、作為上述方案的改進(jìn)，所述重啟策略包括：
8、隨機(jī)初始化極限學(xué)習(xí)機(jī)的隱藏層的權(quán)重和偏差，并設(shè)定重啟策略的參數(shù)；其中，所述重啟策略的參數(shù)包括重啟頻率和重置比例；
9、利用輸入數(shù)據(jù)對(duì)極限學(xué)習(xí)機(jī)進(jìn)行迭代訓(xùn)練，得到輸出權(quán)重；
10、定期評(píng)估極限學(xué)習(xí)機(jī)的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率的提升幅度是否大于預(yù)設(shè)的性能提升閾值；
11、當(dāng)所述提升幅度不大于所述性能提升閾值時(shí)，根據(jù)所述重置比例重置隱藏層的部分權(quán)重和偏差，并重新對(duì)極限學(xué)習(xí)機(jī)進(jìn)行迭代訓(xùn)練。
12、作為上述方案的改進(jìn)，在所述根據(jù)所述重置比例重置隱藏層的部分權(quán)重和偏差后，還包括：
13、根據(jù)極限學(xué)習(xí)機(jī)的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率和穩(wěn)定性，計(jì)算置信度；
14、根據(jù)所述置信度調(diào)整所述重啟策略的參數(shù)。
15、作為上述方案的改進(jìn)，所述利用輸入數(shù)據(jù)對(duì)極限學(xué)習(xí)機(jī)進(jìn)行迭代訓(xùn)練，具體包括：
16、將輸入數(shù)據(jù)輸入極限學(xué)習(xí)機(jī)，得到輸出權(quán)重；
17、根據(jù)特征重要性得分對(duì)所述輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行重要性加權(quán)處理，得到加權(quán)后的輸入數(shù)據(jù)；
18、將所述加權(quán)后的輸入數(shù)據(jù)輸入極限學(xué)習(xí)機(jī)，得到調(diào)整后的輸出權(quán)重；
19、更新所述特征重要性得分，并返回對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行重要性加權(quán)處理的步驟以對(duì)極限學(xué)習(xí)機(jī)進(jìn)行迭代訓(xùn)練。
20、作為上述方案的改進(jìn)，所述特征重要性得分通過(guò)以下公式進(jìn)行計(jì)算：
21、
22、其中，fi(xi)表示第i個(gè)輸入數(shù)據(jù)xi的特征重要性得分；performance表示極限學(xué)習(xí)機(jī)的迭代性能。
23、作為上述方案的改進(jìn)，通過(guò)以下公式更新所述特征重要性得分：
24、
25、其中，fi(xi)new表示更新后的輸入數(shù)據(jù)xi的特征重要性得分；λ表示平滑參數(shù)；fi(xi)表示更新前的輸入數(shù)據(jù)xi的特征重要性得分；performancenew表示極限學(xué)習(xí)機(jī)的當(dāng)前迭代性能。
26、作為上述方案的改進(jìn)，所述參數(shù)優(yōu)化方法包括：
27、隨機(jī)初始化所述特征提取模型的參數(shù)在參數(shù)空間中的位置和速度；其中，所述參數(shù)的位置對(duì)應(yīng)參數(shù)的取值；
28、根據(jù)樣本實(shí)際標(biāo)簽值與依賴(lài)于所述參數(shù)的樣本預(yù)測(cè)值，計(jì)算誤差，并根據(jù)所述誤差計(jì)算參數(shù)的適應(yīng)度值；
29、根據(jù)所述參數(shù)的適應(yīng)度值，計(jì)算氣壓差；
30、根據(jù)所述氣壓差、慣性權(quán)重和學(xué)習(xí)因子，更新所述參數(shù)的速度；
31、根據(jù)更新后的所述參數(shù)的速度更新所述參數(shù)的位置，返回計(jì)算適應(yīng)度值的步驟以進(jìn)行迭代運(yùn)算，直至達(dá)到預(yù)設(shè)的迭代次數(shù)。
32、作為上述方案的改進(jìn)，所述參數(shù)優(yōu)化方法還包括通過(guò)調(diào)整所述慣性權(quán)重和所述學(xué)習(xí)因子來(lái)更新所述參數(shù)的速度，且所述慣性權(quán)重和所述學(xué)習(xí)因子通過(guò)以下公式計(jì)算：
33、
34、其中，w1(t+1)表示第t+1次迭代時(shí)的慣性權(quán)重；w1max表示慣性權(quán)重的最大值；w1min表示慣性權(quán)重的最小值；t表示迭代次數(shù)；t表示最大迭代次數(shù)；δu表示第一自適應(yīng)環(huán)境感知調(diào)節(jié)因子；e表示自然底數(shù)；esf(t)表示環(huán)境感知因子；c1(t+1)表示第t+1次迭代時(shí)的學(xué)習(xí)因子；c1max表示學(xué)習(xí)因子的最大值；c1min表示學(xué)習(xí)因子的最小值；γu表示第二自適應(yīng)環(huán)境感知調(diào)節(jié)因子；f(p,t)表示第t次迭代時(shí)在參數(shù)p下特征提取模型的適應(yīng)度；f(p,t-1)表示第t-1次迭代時(shí)在參數(shù)p下特征提取模型的適應(yīng)度。
35、作為上述方案的改進(jìn)，所述參數(shù)優(yōu)化方法還包括通過(guò)引入?yún)?shù)的變異概率來(lái)更新所述參數(shù)的位置，變異后的參數(shù)的位置通過(guò)以下公式計(jì)算：
36、p′i＝pi+δc×(pmax-pmin)×θ(t)×pmut
37、
38、其中，p′i表示變異后的參數(shù)的位置；pi表示變異前的參數(shù)的位置；δc表示從[-1，1]區(qū)間內(nèi)生成的隨機(jī)數(shù)；pmut表示變異概率；pmax表示參數(shù)可能取到的最大值；pmin表示參數(shù)可能取到的最小值；θ(t)表示第t次迭代的風(fēng)向變量；θmax表示風(fēng)向變量的最大值；t表示當(dāng)前迭代次數(shù)；t表示最大迭代次數(shù)。
39、作為上述方案的改進(jìn)，所述誤差通過(guò)以下公式計(jì)算：
40、
41、其中，e(p)表示誤差；yn表示第n個(gè)樣本的實(shí)際標(biāo)簽值；表示依賴(lài)于參數(shù)p的第n個(gè)樣本預(yù)測(cè)值；n1表示樣本數(shù)量。
42、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本專(zhuān)利技術(shù)實(shí)施例提供的芯片性能等級(jí)預(yù)測(cè)方法，首先，獲取待測(cè)試芯片的屬性參數(shù)；接著，采用特征提取模型對(duì)所述待測(cè)試芯片的屬性參數(shù)進(jìn)行特征提取，得到特征參數(shù)；最后，采用極限學(xué)習(xí)機(jī)對(duì)所述特征參數(shù)進(jìn)行分類(lèi)，得到芯片的性能等級(jí)預(yù)測(cè)值；其中，所述特征提取模型是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，且所述特征提取模型預(yù)先采用預(yù)設(shè)的參數(shù)優(yōu)化方法進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化，所述極限學(xué)習(xí)機(jī)預(yù)先采用重啟策略進(jìn)行訓(xùn)練。本專(zhuān)利技術(shù)實(shí)施例通過(guò)采用特征提取模型對(duì)采集到的芯片的屬性參數(shù)進(jìn)行特征提取，再采用極限學(xué)習(xí)機(jī)對(duì)提取到的特征參數(shù)進(jìn)行分類(lèi)，能夠快速準(zhǔn)確地得到芯片的性能等級(jí)；并且，本專(zhuān)利技術(shù)實(shí)施例的特征提取模型采用預(yù)設(shè)的參數(shù)優(yōu)化方法進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化，能夠在更廣闊的參數(shù)空間內(nèi)搜索最優(yōu)解，減少了陷入局部最優(yōu)解的風(fēng)險(xiǎn)；本專(zhuān)利技術(shù)實(shí)施例的極限學(xué)習(xí)機(jī)采用重啟策略進(jìn)行訓(xùn)練，能夠有效提高極限學(xué)習(xí)機(jī)的分類(lèi)精度和效率。
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1.一種芯片性能等級(jí)預(yù)測(cè)方法，其特征在于，包括：
2.如權(quán)利要求1所述的芯片性能等級(jí)預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述重啟策略包括：
3.如權(quán)利要求2所述的芯片性能等級(jí)預(yù)測(cè)方法，其特征在于，在所述根據(jù)所述重置比例重置隱藏層的部分權(quán)重和偏差后，還包括：
4.如權(quán)利要求2所述的芯片性能等級(jí)預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述利用輸入數(shù)據(jù)對(duì)極限學(xué)習(xí)機(jī)進(jìn)行迭代訓(xùn)練，具體包括：
5.如權(quán)利要求4所述的芯片性能等級(jí)預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述特征重要性得分通過(guò)以下公式進(jìn)行計(jì)算：
6.如權(quán)利要求4所述的芯片性能等級(jí)預(yù)測(cè)方法，其特征在于，通過(guò)以下公式更新所述特征重要性得分：
7.如權(quán)利要求1所述的芯片性能等級(jí)預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述參數(shù)優(yōu)化方法包括：
8.如權(quán)利要求7所述的芯片性能等級(jí)預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述參數(shù)優(yōu)化方法還包括通過(guò)調(diào)整所述慣性權(quán)重和所述學(xué)習(xí)因子來(lái)更新所述參數(shù)的速度，且所述慣性權(quán)重和所述學(xué)習(xí)因子通過(guò)以下公式計(jì)算：
9.如權(quán)利要求7所述的芯片性能等級(jí)預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述參數(shù)優(yōu)化方法還包括通過(guò)引入?yún)?shù)
10.如權(quán)利要求7所述的芯片性能等級(jí)預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述誤差通過(guò)以下公式計(jì)算：
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種芯片性能等級(jí)預(yù)測(cè)方法，其特征在于，包括：
2.如權(quán)利要求1所述的芯片性能等級(jí)預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述重啟策略包括：
3.如權(quán)利要求2所述的芯片性能等級(jí)預(yù)測(cè)方法，其特征在于，在所述根據(jù)所述重置比例重置隱藏層的部分權(quán)重和偏差后，還包括：
4.如權(quán)利要求2所述的芯片性能等級(jí)預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述利用輸入數(shù)據(jù)對(duì)極限學(xué)習(xí)機(jī)進(jìn)行迭代訓(xùn)練，具體包括：
5.如權(quán)利要求4所述的芯片性能等級(jí)預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述特征重要性得分通過(guò)以下公式進(jìn)行計(jì)算：
6.如權(quán)利要求4所述的芯片性能等級(jí)預(yù)測(cè)方法，其特征在于，通過(guò)以下公式...
【專(zhuān)利技術(shù)屬性】
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