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J-GLOBAL ID:202002283959683578   整理番号:20A0800979

機械学習の異常検知による半断線故障判別法における温度依存性の検討

A study on temperature dependence on discrimination of resistive opens using machine learning-based anomaly detection
著者 (5件):
資料名:
巻: 119  号: 420(DC2019 86-97)(Web)  ページ: 13-18 (WEB ONLY)  発行年: 2020年02月19日 
JST資料番号: S0532B  ISSN: 0913-5685  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 原著論文  発行国: 日本 (JPN)  言語: 日本語 (JA)
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IC内配線で発生する半断線故障は抵抗成分を持ち,微小遅延として顕在化する.また,クロストークやトランジスタの製造ばらつきの影響により信号遅延は変動し,故障の判別が困難となる.本研究では,隣接線を持つ配線に複数の入力信号を印加して得られる遅延の分布を用いて,故障判別を行う手法を検討する.本稿では,トランジスタの製造ばらつきを考慮した,機械学習の異常検知による半断線故障判別法について述べ,温度に対する依存性を検討する.(著者抄録)
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分類 (2件):
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固体デバイス計測・試験・信頼性  ,  人工知能 
引用文献 (10件):

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