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申请/专利权人：深圳佰维存储科技股份有限公司;成都佰维存储科技有限公司

摘要：本申请涉及存储技术领域，提供了一种闪存最优读电压参数确定方法、装置及闪存设备，该方法包括：根据读重试电压偏移值与比特翻转数之间的线性关系模型，获取闪存最小化预测比特翻转数对应的新读重试电压偏移值；判断在新读重试电压偏移值下是否能成功读取数据；若是，则将新读重试电压偏移值添加至读重试偏移量表的首部，形成新读重试偏移量表；根据新读重试偏移量表，通过自适应学习模型更新线性关系模型。本申请通过这种高效且具有自适应效果的电压参数确定方法，可以提高数据恢复的成功率，同时减少性能损耗。

主权项：1.一种闪存最优读电压参数确定方法，其特征在于，包括：构建读重试电压偏移值与比特翻转数之间的线性关系模型；根据所述线性关系模型，获取预测的最小化比特翻转数对应的新读重试电压偏移值；判断在所述新读重试电压偏移值下是否能成功读取数据；若是，则将所述新读重试电压偏移值添加至读重试偏移量表的首部，形成新读重试偏移量表；根据新读重试偏移量表，通过自适应学习模型更新所述线性关系模型；其中，所述线性关系模型为： ；其中，y为比特翻转数量，自变量为应用在不同寄存器上的读重试电压偏移值，到为所述线性关系模型的系数，为实际观测到的比特翻转数与通过所述线性关系模型预测的比特翻转数之间的差异量，w为闪存中寄存器的数量；其中，根据所述线性关系模型，获取预测的最小化比特翻转数对应的新读重试电压偏移值包括：根据读重试电压偏移值与比特翻转数之间的线性关系模型，采用梯度下降法获取预测的最小化比特翻转数对应的新读重试电压偏移值；其中，所述根据新读重试偏移量表，通过自适应学习模型更新所述线性关系模型包括：将所述新读重试电压偏移值应用于所述线性关系模型中，获得所述线性关系模型中系数的自适应更新规则；其中，将所述新读重试电压偏移值应用于所述线性关系模型中，获得的公式为： ；其中，为所述新读重试电压偏移值，为基于当前系数求得的比特翻转数量的预测值；其中，所述系数的更新规则为：；其中，为损失函数，是损失函数对系数的偏导数，为学习率，为新比特翻转数量。

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