Title: | Определение эффективности моделей прогнозирования надёжности полупроводниковых приборов методом статистического имитационного моделирования |
Other Titles: | Determining the efficiency of reliability prediction models for semiconductor devices by statistical simulation modeling |
Authors: | Русак, И. В. |
Keywords: | материалы конференций;информативные параметры;преобразование;кодовые сигналы;классы надежности;полупроводниковые приборы;модели прогнозирования;статистическое имитационное моделирование |
Issue Date: | 2024 |
Publisher: | БГУИР |
Citation: | Русак, И. В. Определение эффективности моделей прогнозирования надёжности полупроводниковых приборов методом статистического имитационного моделирования = Determining the efficiency of reliability prediction models for semiconductor devices by statistical simulation modeling / И. В. Русак // Медэлектроника–2024. Средства медицинской электроники и новые медицинские технологии : сборник научных статей XIV Международной научно-технической конференции, Минск, 5–6 декабря 2024 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники [и др.]. – Минск, 2024. – С. 275–279. |
Abstract: | Рассмотрение применения статистического имитационного моделирования для
исследования эффективности моделей прогнозирования надёжности полупроводниковых приборов для
заданной наработки по результатам контроля информативных параметров полупроводниковых приборов
в начальный момент времени. Особенностью исследуемых моделей прогнозирования является
преобразование информативных параметров в дискретный двоичный или троичный код. Модели
получены с помощью обработки данных обучающего эксперимента большого объёма, смоделированного
на компьютере, а эффективность моделей определена путем их применения к экземплярам обучающей
выборки, так и к экземплярам смоделированных контрольных выборок. |
Alternative abstract: | Consideration of the application of statistical simulation modeling for studying the efficiency of
models for predicting the reliability of semiconductor devices for a given service life based on the results of
monitoring the informative parameters of semiconductor devices at the initial moment of time. A feature of the
studied forecasting models is the transformation of informative parameters into a discrete binary or ternary code.
The models were obtained by processing the data of a large-volume training experiment simulated on a
computer, and the efficiency of the models was determined by applying them to both training sample instances
and simulated control sample instances. |
URI: | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/58979 |
Appears in Collections: | Медэлектроника - 2024
|