文档名：一种结合注意力机制的IGBT失效预测方法研究
摘要：针对IGBT的可靠性分析问题,提出一种长短时记忆网络和卷积神经网络为骨干网络的深度学习模型,将其应用于IGBT失效预测.模型中,引入的注意力机制给予不同维度的特征的重要作用部分更大的权重,以加强重要信息的影响.同时,网络结构的交叉连接充分挖掘不同层级的特征,融合的多层级特征提升了模型的泛化性与鲁棒性.在美国国家宇航局的IG-BT加速老化数据集上进行验证,结果表明:相比于当前的主流模型,注意力机制以及交叉连接2种方案预测准确率的均方根误差分别提升1.27％和0.78％.基于此,进一步提出基于注意力机制与带有跳连结构LSTM-CNN相融合的网络模型,预测准确率的均方根误差提升2.68％.
作者：蒋闯 艾红 陈雯柏 刘辉翔 马航Author：JIANGChuang AIHong CHENWenbai LIUHuixiang MAHang
作者单位：北京信息科技大学自动化学院,北京100192
刊名：重庆理工大学学报 ISTIC
Journal：JournalofChongqingInstituteofTechnology
年，卷(期)：2023, 37(4)
分类号：TP181
关键词：绝缘栅双极晶体管 失效预测 加速老化 长短期记忆网络 注意力机制 卷积神经网络
机标分类号：TP391TN929.1U491.112
在线出版日期：2023年3月20日
基金项目：国家自然科学基金，北京市自然科学基金，北京市自然科学基金一种结合注意力机制的IGBT失效预测方法研究[
期刊论文] 重庆理工大学学报--2023, 37(4)蒋闯 艾红 陈雯柏 刘辉翔 马航针对IGBT的可靠性分析问题,提出一种长短时记忆网络和卷积神经网络为骨干网络的深度学习模型,将其应用于IGBT失效预测.模型中,引入的注意力机制给予不同维度的特征的重要作用部分更大的权重,以加强重要信息的影响.同时,...参考文献和引证文献
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