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申请/专利权人：桂林电子科技大学
摘要：本发明属于集成电路测试领域，具体涉及基于GS‑RF的单片层间通孔故障检测方法。以MIV中心导体出现的空洞、针孔和开路故障为研究对象建立故障模型，基于所建故障模型，提取发生不同故障的S参数；以MIV空洞故障半径、MIV针孔故障长度和MIV开路故障距离为数据分类依据，设置标签；建立GS‑RF分类模型，采用网格搜索GridSearch,GS优化算法对随机森林RandomForest,RF进行优化，基于随机森林算法寻找最佳参数；实现通过不同故障的S参数，利用GS‑RF模型对其进行分类处理，预测发生故障类型，提高了MIV故障检测准确率。该检测方法避免了在故障检测过程中对MIV的二次损坏，解决了传统的MIV检测方法难以对MIV故障进行准确检测且检测范围有限的问题，对于优化MIV的设计和制造过程中改进MIV故障具有一定的参考价值。
主权项：1.一种基于GS-RF的MIV故障检测方法，包括：建立MIV故障模型，提取MIV故障S参数，通过采用有监督的机器学习方法，训练发生空洞故障、针孔故障和开路故障MIV模型中的S参数，通过不同S参数，利用GS-RF模型对其进行分类处理，预测发生故障的类型，提高了MIV故障检测准确率。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 桂林电子科技大学 基于GS-RF的单片层间通孔故障检测方法
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