[發明專利]一種基于BP神經網絡的過孔反焊盤尺寸確定方法、裝置

有效

• 申請號: 202010589240.5
• 申請日: 2020-06-24
• 公開（公告）號: CN111832247B
• 公開（公告）日: 2022-06-03
• 發明（設計）人: 李楠;邵盟
• 申請（專利權）人: 蘇州浪潮智能科技有限公司
• 主分類號: G06F30/398
• 分類號: G06F30/398;G06F30/392;G06N3/08
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 張春輝

1.一種基于BP神經網絡的過孔反焊盤尺寸確定方法，其特征在于，包括：

獲取訓練樣本，所述訓練樣本包括輸入向量和輸出向量，其中所述輸入向量包括兩個以上影響寄生電容的參數，所述影響寄生電容的參數包括反焊盤尺寸，所述輸出向量包括用于衡量寄生電容的指標；

根據所述輸入向量和所述輸出向量，構建BP神經網絡；

利用所述訓練樣本對所述BP神經網絡進行訓練，在訓練過程中，所述反焊盤的尺寸為變量，除所述反焊盤尺寸之外的影響寄生電容的參數均為常數；

利用訓練完成的BP神經網絡，通過反向傳播根據所述用于衡量寄生電容的指標的目標數值，得到反焊盤的最優尺寸；

其中，所述根據所述輸入向量和所述輸出向量，構建BP神經網絡，包括：

根據所述輸入向量和所述輸出向量，按照目標公式構建BP神經網絡，其中所述目標公式為：

RL=f₁(v₁*Df+v₂*d_hole+v₃*d_pad_sigal+v₄*d_void_via)，

Z=f₂(ω₁*DK+ω₂*rough+ω₃*d_hole+ω₄*d_pad_sigal+ω₅*d_void_via)；

其中，Z為阻抗，RL為回波損耗；d_void_via為反焊盤尺寸，d_hole為鉆孔尺寸，d_pad_sigal為過孔焊盤尺寸，DK為疊層材料介電常數，rough為銅箔粗糙度，Df為損耗因子；f₁()和f₂()表示兩種計算關系，v₁,v₂,v₃,v₄和ω₁,ω₂,ω₃,ω₄,ω₅均為網絡權重。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述輸入向量包括反焊盤尺寸，還包括以下任意一項或多項：鉆孔尺寸、過孔焊盤尺寸、疊層材料介電常數、銅箔粗糙度、損耗因子。

3.如權利要求2所述的方法，其特征在于，所述輸出向量包括阻抗和/或回波損耗。

4.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述輸入向量和所述輸出向量，構建BP神經網絡，包括：

根據所述輸入向量和所述輸出向量，構建BP神經網絡，將所述BP神經網絡的隱藏層節點數量設置為3。

5.如權利要求1-4任意一項所述的方法，其特征在于，所述利用所述訓練樣本對所述BP神經網絡進行訓練，包括：

S1、將所述訓練樣本中的輸入向量輸入所述BP神經網絡，得到實際輸出向量；

S2、計算所述實際輸出向量與所述訓練樣本中輸出向量的期望誤差；

S3、判斷所述期望誤差是否小于預設閾值；若是，則判定訓練完成，否則調整所述BP神經網絡的網絡權重，進入S1。