CN116559619A - 半导体器件的测试方法及相关装置 - Google Patents

Abstract

本发明涉及半导体测试技术领域，公开了一种半导体器件的测试方法及相关装置，用于提高对半导体器件测试时的准确率。方法包括：对待测试半导体进行标识分析，确定半导体标识信息；通过半导体标识信息对待测试半导体进行测试环境数据构建，生成目标测试环境；对待测试半导体进行通电测试并获取测试数据集合；对测试数据集合进行预处理得到候选数据集合；对候选数据集合进行随机噪声添加得到待分析数据集合；将待分析数据集合输入每个目标基模型进行半导体性能分析，得到初始性能分析结果；基于初始性能分析结果对多个目标基模型进行元模型构建，得到目标元模型；将初始性能分析结果输入目标元模型进行数据修正，得到目标性能分析结果。

Description

半导体器件的测试方法及相关装置

技术领域

本发明涉及区块链技术领域，尤其涉及一种半导体器件的测试方法及相关装置。

背景技术

半导体测试是半导体生产和质量控制中的重要环节，但随着半导体芯片规模的不断扩大和复杂程度的增加，测试数据的获取和分析变得越来越困难。传统的半导体测试系统所依赖的基模型的性能分析也越来越不稳定和不可靠，因而需要一种更高效、更准确、更稳定的测试系统和方法。

发明内容

本发明提供了一种半导体器件的测试方法及相关装置，用于提高对半导体器件测试时的准确率。

本发明第一方面提供了一种半导体器件的测试方法，所述半导体器件的测试方法包括：

获取待测试半导体，并对所述待测试半导体进行标识分析，确定半导体标识信息；

通过所述半导体标识信息对所述待测试半导体进行测试环境数据构建，生成目标测试环境；

基于所述目标测试环境，控制预置的测试装置对所述待测试半导体进行通电测试并获取测试数据集合；

对所述测试数据集合进行预处理，得到候选数据集合；

对所述候选数据集合进行随机噪声添加处理，得到待分析数据集合；

对所述待分析数据集合进行数据划分，得到训练集以及测试集；

通过所述训练集以及所述测试集对预置的多个基模型进行训练，得到多个目标基模型；

将所述待分析数据集合依次输入每个所述目标基模型进行半导体性能分析，得到初始性能分析结果；

基于所述初始性能分析结果，对多个所述目标基模型进行元模型构建，得到目标元模型；

将所述初始性能分析结果输入所述目标元模型进行数据修正，得到目标性能分析结果。

结合第一方面，在本发明第一方面的第一实施方式中，所述通过所述半导体标识信息对所述待测试半导体进行测试环境数据构建，生成目标测试环境，包括：

通过所述半导体标识信息对所述待测试半导体进行数据读取，得到所述待测试半导体的实体信息；

通过所述实体信息对所述待测试半导体进行测试需求分析，确定目标测试需求；

通过所述测试需求对所述待测试半导体进行测试环境组件生成，得到目标测试环境组件；

通过所述目标测试环境组件对所述待测试半导体进行测试环境数据构建，生成目标测试环境。

结合第一方面，在本发明第一方面的第二实施方式中，所述对所述测试数据集合进行预处理，得到候选数据集合，包括：

对所述测试数据集合进行数据清洗处理，得到清洗数据集合；

对所述清洗数据集合进行标准化处理，得到标准化数据集合；

对所述标准化数据集合进行数据过滤处理，得到候选数据集合。

结合第一方面，在本发明第一方面的第三实施方式中，所述对所述候选数据集合进行随机噪声添加处理，得到待分析数据集合，包括：

对所述候选数据集合进行数据类型分析，确定目标数据类型；

基于预置的噪声类型数据库，通过所述目标数据类型进行噪声类型匹配，确定目标噪声类型；

基于所述目标噪声类型生成目标随机噪声，并将所述目标随机噪声添加至所述候选数据集合，得到待分析数据集合。

结合第一方面，在本发明第一方面的第四实施方式中，所述根据通过所述训练集以及所述测试集对预置的多个基模型进行训练，得到多个目标基模型，包括：

对每个所述基模型进行初始化设置，得到多个初始基模型；

对所述训练集以及所述测试集进行数据划分，确定每个所述初始基模型对应的目标训练集以及每个所述初始基模型对应的目标测试集；

通过每个所述初始基模型对应的目标训练集分别对每个所述初始基模型进行模型训练，得到多个候选基模型；

通过每个所述初始基模型对应的目标测试集分别对每个所述候选基模型进行模型优化，得到多个目标基模型。

结合第一方面，在本发明第一方面的第五实施方式中，所述将所述待分析数据集合依次输入每个所述目标基模型进行半导体性能分析，得到初始性能分析结果，包括：

将所述待分析数据集合依次输入每个所述目标基模型进行数据正则化处理，得到每个所述目标基模型对应的正则化数据；

基于每个所述目标基模型，通过预置的数据循环规则分别对每个所述目标基模型对应的正则化数据进行逐点分析，生成多个初始性能分析向量；

对多个所述初始性能分析向量进行向量融合，得到目标性能分析向量；

基于预置的半导体性能数据库，对所述目标性能分析向量进行数据相似度分析，确定对应的相似度分析结果；

通过所述相似度分析结果进行性能数据匹配，生成初始性能分析结果。

结合第一方面，在本发明第一方面的第六实施方式中，所述将所述初始性能分析结果输入所述目标元模型进行数据修正，得到目标性能分析结果，包括：

对所述初始性能分析结果进行数据归一化处理，生成归一化分析数据；

通过预置的梯度下降函数对所述归一化分析数据进行下降梯度分析，生成目标下降梯度；

通过所述目标下降梯度对所述初始性能分析结果进行数据修正，得到目标性能分析结果。

本发明第二方面提供了一种半导体器件的测试系统，所述半导体器件的测试系统包括：

获取模块，用于获取待测试半导体，并对所述待测试半导体进行标识分析，确定半导体标识信息；

生成模块，用于通过所述半导体标识信息对所述待测试半导体进行测试环境数据构建，生成目标测试环境；

测试模块，用于基于所述目标测试环境，控制预置的测试装置对所述待测试半导体进行通电测试并获取测试数据集合；

处理模块，用于对所述测试数据集合进行预处理，得到候选数据集合；

添加模块，用于对所述候选数据集合进行随机噪声添加处理，得到待分析数据集合；

划分模块，用于对所述待分析数据集合进行数据划分，得到训练集以及测试集；

训练模块，用于通过所述训练集以及所述测试集对预置的多个基模型进行训练，得到多个目标基模型；

分析模块，用于将所述待分析数据集合依次输入每个所述目标基模型进行半导体性能分析，得到初始性能分析结果；

构建模块，用于基于所述初始性能分析结果，对多个所述目标基模型进行元模型构建，得到目标元模型；

修正模块，用于将所述初始性能分析结果输入所述目标元模型进行数据修正，得到目标性能分析结果。

本发明第三方面提供了一种半导体器件的测试设备，包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令；所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述半导体器件的测试设备执行上述的半导体器件的测试方法。

本发明的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述的半导体器件的测试方法。

本发明提供的技术方案中，对待测试半导体进行标识分析，确定半导体标识信息；通过半导体标识信息对待测试半导体进行测试环境数据构建，生成目标测试环境；对待测试半导体进行通电测试并获取测试数据集合；对测试数据集合进行预处理得到候选数据集合；对候选数据集合进行随机噪声添加得到待分析数据集合；将待分析数据集合输入每个目标基模型进行半导体性能分析，得到初始性能分析结果；基于初始性能分析结果对多个目标基模型进行元模型构建，得到目标元模型；将初始性能分析结果输入目标元模型进行数据修正，得到目标性能分析结果。通过确定半导体的标识信息和生成目标测试环境，快速对待测试半导体进行测试并获取测试数据集合。同时，该系统对测试数据集合进行预处理和随机噪声添加处理，得到待分析数据集合，从而大大缩短了测试时间。通过分析半导体的标识信息和生成目标测试环境，该系统能够更精确地进行测试，并使用训练集和测试集对预置的多个基模型进行训练，生成精准的目标基模型；同时，使用多个目标元模型进行性能分析，进一步提高了性能分析的精度和可靠性。在待分析数据集合上进行随机噪声添加处理，避免了一些无关的干扰，将有用的信息与噪声分离，从而得到更可靠的数据样本用于后续数据分析。

附图说明

图1为本发明实施例中半导体器件的测试方法的一个实施例示意图；

图2为本发明实施例中通过半导体标识信息对待测试半导体进行测试环境数据构建的流程图；

图3为本发明实施例中对测试数据集合进行预处理的流程图；

图4为本发明实施例中对候选数据集合进行随机噪声添加处理的流程图；

图5为本发明实施例中半导体器件的测试系统的一个实施例示意图；

图6为本发明实施例中半导体器件的测试设备的一个实施例示意图。

具体实施方式

本发明实施例提供了一种半导体器件的测试方法及相关装置，用于实现多账户之间进行交易以及数字藏品的多元化功能价值。本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等（如果存在）是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的实施例能够以除了在这里图示或描述的内容以外的顺序实施。此外，术语“包括”或“具有”及其任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

为便于理解，下面对本发明实施例的具体流程进行描述，请参阅图1，本发明实施例中半导体器件的测试方法的一个实施例包括：

S1001、获取待测试半导体，并对待测试半导体进行标识分析，确定半导体标识信息；

可以理解的是，本发明的执行主体可以为半导体器件的测试系统，还可以是终端或者服务器，具体此处不做限定。本发明实施例以服务器为执行主体为例进行说明。

具体的，服务器获取待测试半导体并进行标识分析是半导体测试流程中的一个重要步骤。这个过程的目的是为了确定待测试半导体的型号、批次、生产日期等信息，以便后续进行测试和管理。以下是详细的步骤和注意事项：一、获取待测试半导体，了解测试要求：在选择待测试半导体之前，需要了解测试要求。这包括测试的类型、测试的精度、测试的速度和测试的环境等。例如，某些测试需要使用高精度的半导体，而某些测试需要使用高速的半导体。二、确认标识码类型，确认半导体的类型和型号：在进行标识分析前，需要先确认待测试半导体的类型和型号。根据半导体的类型和型号，可以推断出半导体的功能和特性。这对后续的测试和分析工作非常重要。了解半导体标识码的类型和结构：不同类型的半导体产品使用不同的标识码，且标识码的结构也不相同。三、选择读取设备，在实际的半导体标识分析过程中，选择适当的读取设备是非常重要的，它可以影响到标识码的读取准确性和效率。根据半导体的大小、类型和标识码的形式，可能需要使用不同的读取设备。以下是几种常用的读取设备：手持式读卡器：手持式读卡器是一种常见的半导体标识码读取设备，它通常用于读取普通的卡片式标识码，如二极管、电阻等元件上的标识码。这种读卡器通常使用光学扫描技术，可以快速读取标识码，并将信息传输到计算机上进行处理和分析。显微镜：对于一些小型的半导体，如微型晶体管、晶振等，标识码可能非常微小，需要使用显微镜来进行观察和读取。显微镜可以放大标识码的细节，使其更易于识别和读取。这种方法需要有一定的操作技巧和经验，以确保标识码的读取准确性。扫描仪：对于一些大型的半导体，如微控制器、处理器等，标识码可能非常复杂，需要使用高分辨率的扫描仪进行读取。扫描仪可以将半导体放在扫描台上，然后使用高分辨率的传感器对标识码进行扫描和识别。这种方法可以快速、准确地读取标识码，并将其转换为数字格式进行处理和分析。四、读取标识码，确认标识码的位置：在读取标识码之前，需要先确认标识码的位置。不同的半导体产品可能有不同的标识码位置，例如在电阻器上可能在两端，而在集成电路上可能在芯片的表面。正确识别标识码的位置可以减少读取标识码的时间和错误率。确认标识码的角度：在确认标识码的位置之后，还需要确定标识码的角度。标识码的角度可能会影响到读取设备的读取效果，因此需要根据标识码的形状和读取设备的要求，选择适当的角度来读取标识码。有些标识码可能需要正对读取设备进行读取，而有些标识码可能需要将读取设备放置在特定的角度上才能读取。确认读取设备的类型和参数：不同的读取设备可能有不同的参数和性能要求，例如扫描仪的分辨率、手持式读卡器的光源等。在读取标识码之前，需要确认读取设备的类型和参数，以确保读取效果和速度的最佳性能。操作规范和注意事项：在进行标识码读取时，需要注意一些操作规范和注意事项，例如不要用手触摸芯片的表面，以免损坏芯片和影响读取效果。同时，需要保持读取设备和待测试半导体的清洁，以确保读取的标识信息是准确的。五、解码标识码，在读取标识码后，需要使用适当的解码工具或软件对标识信息进行解析，以得到有用的信息。对于一些复杂的标识码，可能需要参考制造商提供的文档或工具来解码。同时，在解码标识信息时，也需要注意信息的准确性和完整性，避免误判或遗漏信息。六、记录标识信息，在记录标识信息时，可以使用电脑或手持设备将信息输入到数据库中，以方便管理和查询。在输入信息时，需要确保输入的信息准确无误，并进行一定的核对和审查。

S1002、通过半导体标识信息对待测试半导体进行测试环境数据构建，生成目标测试环境；

具体的，服务器包括测试设备、测试参数、测试程序等，这些都是为了保证测试的准确性和可靠性。而半导体标识信息则可以为测试环境的构建提供重要的参考和指导。

首先，在使用待测试半导体之前，需要了解其特性和参数。这些特性和参数可以从半导体的手册或数据表中获得。例如，对于一款场效应晶体管，需要了解其门电压范围、漏电流等参数，以及其应用场景和限制条件等。这些参数和限制条件将成为构建测试环境的关键因素。接下来，根据半导体标识信息，可以确定半导体的型号、批次、生产日期等信息。这些信息可以帮助确定半导体的特性和参数，并进一步为构建测试环境提供指导。例如，对于同一型号的半导体，不同批次的参数可能会有所不同，因此需要针对不同批次的半导体构建不同的测试环境。在确定了半导体的特性和参数后，就可以开始构建目标测试环境。首先需要选择合适的测试设备，例如万用表、示波器、频谱分析仪等。这些测试设备需要具备足够的精度和灵敏度，以保证测试结果的准确性。同时，需要选择合适的测试参数和测试程序，以满足测试要求和测试目标。根据不同的半导体特性和参数，测试环境的构建可能会有所不同。例如，对于高频电路的测试，需要选择高频测试设备，并且测试参数和测试程序需要进行相应的优化和调整。而对于高功率半导体的测试，则需要选择能承受高功率的测试设备，并且需要针对不同的半导体型号和批次进行相应的调整和优化。总之，通过半导体标识信息对待测试半导体进行测试环境数据构建，可以为测试环境的构建提供重要的参考和指导。在构建测试环境时，需要充分考虑半导体的特性和参数，并选择合适的测试设备、测试参数和测试程序，以保证测试结果的准确性和可靠性。

S1003、基于目标测试环境，控制预置的测试装置对待测试半导体进行通电测试并获取测试数据集合；

具体的，服务器基于目标测试环境，控制预置的测试装置对待测试半导体进行通电测试并获取测试数据集合是半导体测试的核心流程。

一、确定测试方法和测试参数

在进行通电测试之前，需要确定测试方法和测试参数。测试方法通常基于产品的特定要求，例如可靠性测试、性能测试等。测试参数包括电源电压、电流、测试时间等，这些参数也是基于产品的特定要求确定的。

二、配置测试装置

根据测试方法和测试参数，需要配置相应的测试装置。测试装置通常包括电源、示波器、信号发生器等设备，这些设备将用于对待测试半导体进行通电测试并获取测试数据。

三、建立测试环境

基于半导体标识信息和测试参数，建立目标测试环境。测试环境包括供电电压、温度、湿度等物理环境条件。测试环境的建立对于测试数据的准确性和可重复性非常重要。

四、控制测试装置对待测试半导体进行通电测试

在建立目标测试环境后，控制测试装置对待测试半导体进行通电测试。通电测试通常包括以下步骤：

(1）将待测试半导体连接到测试装置；

(2）将测试装置按照测试参数进行配置；

(3）开始进行通电测试；

(4）监测测试数据，确保测试数据的准确性和可靠性；

(5）完成测试后，关闭测试装置。

五、获取测试数据集合

在完成通电测试后，获取测试数据集合。测试数据集合通常包括电压、电流、功率、温度等参数，这些参数将用于评估待测试半导体的性能和可靠性。

需要注意的是，半导体测试需要非常谨慎地进行，以确保测试数据的准确性和可靠性。在进行通电测试前，需要仔细检查测试装置和测试环境的设置，确保它们符合要求。在进行通电测试期间，需要监测测试数据和测试环境的变化，及时调整测试参数和测试环境，以确保测试数据的准确性和可靠性。此外，还需要对测试数据进行分析和解释，以确定待测试半导体的性能和可靠性。

S1004、对测试数据集合进行预处理，得到候选数据集合；

具体的，服务器对测试数据集合进行预处理是数据分析过程中的一个重要环节，目的是将原始测试数据转换为可用于后续分析的数据。常见的预处理方法包括数据清洗、去噪、归一化、特征提取等。

数据清洗：数据清洗是指删除不合法或重复的数据，确保数据的准确性和一致性。在半导体测试中，可能会出现测试数据缺失、错误或异常等情况，这些数据需要被删除或替换，以保证后续分析的可靠性。例如，如果测试数据集合中存在相同的测试记录，则需要将其中的重复数据删除，以避免影响后续分析结果。

去噪：去噪是指在测试数据中删除不必要的噪声或干扰信号。在半导体测试中，可能会受到来自测试环境、测试设备或其他干扰源的干扰信号，这些信号可能会影响测试结果的准确性。因此，需要对测试数据进行去噪处理，以提高测试数据的准确性。例如，可以采用滤波器、降噪算法等方法进行去噪处理。

归一化：归一化是指将测试数据转换为统一的尺度，以消除不同量级的影响。在半导体测试中，可能会涉及到多个测试指标，这些指标具有不同的量级和量纲，难以直接进行比较和分析。因此，需要对测试数据进行归一化处理，以将其转换为统一的尺度。例如，可以采用最大-最小归一化、Z-Score归一化等方法进行归一化处理。

特征提取：特征提取是指从测试数据中提取有用的特征或信息，以便进行后续的分析和建模。在半导体测试中，测试数据集合可能包含大量的测试指标，其中只有部分指标对半导体产品的性能有影响。因此，需要对测试数据进行特征提取，以提取出与半导体产品性能相关的特征。例如，可以采用主成分分析、小波变换等方法进行特征提取。

通过上述预处理方法，可以得到一个候选数据集合。这个数据集合已经清洗、去噪、归一化和特征提取处理过，具有较高的数据质量和可用性。这个候选数据集合可以作为后续分析和建模的基础数据集合。

S1005、对候选数据集合进行随机噪声添加处理，得到待分析数据集合；

具体的，服务器在半导体测试中，数据预处理是非常重要的步骤之一。对于一个待测试的半导体器件，在进行通电测试时，会得到一系列的测试数据。这些测试数据中可能包含一些无效数据、重复数据、异常数据等噪声数据，需要进行预处理以提高数据的质量和准确性，进而得到有效的数据集合，为后续的数据分析打下基础。

预处理的步骤通常包括数据清洗、数据集成、数据变换、数据规约等。其中，数据清洗是最基本的预处理步骤，其目的是消除数据中的错误和异常数据，以提高数据质量。

在进行数据预处理后，可以得到候选数据集合，这些数据集合已经去除了一些无效数据和异常数据。但在实际情况中，候选数据集合可能还存在一些随机噪声。这些随机噪声可能由于测试设备的误差、采样误差或者其他因素导致，会对数据分析的准确性造成影响。

因此，需要对候选数据集合进行随机噪声添加处理，得到待分析数据集合。这个过程可以通过向候选数据集合中添加符合一定分布的随机噪声来实现。添加随机噪声的目的是为了让数据更加真实、具有代表性，以增加数据的多样性和鲁棒性。

举例说明，假设有一个待测试的半导体器件，进行通电测试后得到了一组测试数据集合，如下所示：

0.12，0.24，0.36，0.48，0.60，0.72，0.84，0.96

在进行数据预处理后，得到了候选数据集合：

0.12，0.24，0.36，0.60，0.72，0.96

此时，对候选数据集合进行随机噪声添加处理，以增加数据的多样性和鲁棒性。假设使用正态分布来添加随机噪声，可以得到下面的待分析数据集合：

0.09，0.22，0.32，0.56，0.79，0.88

通过随机噪声添加处理，得到了一组更具有代表性的数据集合，可以用于后续的数据分析和建模。

S1006、对待分析数据集合进行数据划分，得到训练集以及测试集；

具体的，服务器对于待分析的数据集合，为了能够训练和验证模型的准确性，需要将数据集合进行数据划分，得到训练集以及测试集。

数据划分是指将数据集合划分为两个独立的数据子集，一个用于模型训练（即训练集），另一个用于模型评估和验证（即测试集）。训练集用于构建和优化模型，测试集用于测试模型的准确性和泛化能力。

数据划分的目的是为了防止模型过拟合训练数据，即模型在训练数据上表现很好，但在新数据上表现不佳。通过将数据集合划分为训练集和测试集，可以验证模型对未知数据的泛化能力。

数据划分的方法有很多种，其中最常用的方法是随机划分。随机划分是将数据集合随机分成训练集和测试集。一般情况下，训练集占总数据集的比例较高，测试集占总数据集的比例较低。常见的比例为70%的训练集和30%的测试集。

例如，对于一个半导体测试数据集合，数据集合包括了待测试半导体的电流、电压、功率等参数的测试数据，总共有1000条数据。可以将数据集合随机划分成700条训练数据和300条测试数据。训练数据用于构建模型，测试数据用于测试模型的准确性和泛化能力。

S1007、通过训练集以及测试集对预置的多个基模型进行训练，得到多个目标基模型；

具体的，服务器在机器学习领域，训练模型是一个重要的过程，通过训练得到的模型可以用于对未知数据的预测或分类。而在半导体测试领域，也可以应用机器学习的方法来进行半导体测试数据的分析和预测。对于待测试的半导体数据，可以通过多个基模型的训练，得到一个具有较好预测能力的目标基模型，从而提高测试数据的分析和预测精度。

在训练过程中，需要准备训练集和测试集两个数据集，训练集用于模型的训练，而测试集用于评估训练得到的模型的性能。数据划分的过程可以使用随机方法，即将待分析数据集合随机划分为训练集和测试集。划分过程需要注意训练集和测试集之间的数据分布应该相似，避免训练集和测试集之间存在较大的差异。

在得到训练集和测试集之后，需要选择多个基模型进行训练。基模型可以是常见的机器学习算法，如线性回归、决策树、支持向量机等。通过训练不同的基模型，可以得到多个具有不同预测能力和特点的模型。在实际应用中，可以根据需要选择不同的基模型进行组合，构建出更加优秀的目标基模型。

具体来说，可以使用交叉验证技术来训练多个基模型。在交叉验证中，训练集被划分成多个子集，其中一个子集被用作验证集，其他子集用于训练模型。然后，使用验证集来评估模型的性能，以便选择最佳的基模型。

例如，假设对待测试半导体进行温度测试，得到的数据集合包含温度数据和半导体测试结果。可以将数据集合随机地划分为训练集和测试集。训练集用于训练基模型，而测试集用于评估模型的性能。

对于温度测试的数据集合，假设有1000个数据点，可以将其随机划分为700个数据点的训练集和300个数据点的测试集。训练集和测试集应该保持数据分布的一致性，以确保模型的可靠性。

使用训练集和测试集进行训练后，可以得到多个目标基模型。这些模型可能具有不同的性能和准确性，可以通过评估指标选择最佳的基模型。评估指标通常包括模型的准确性、泛化能力、计算效率等。

S1008、将待分析数据集合依次输入每个目标基模型进行半导体性能分析，得到初始性能分析结果；

具体的，服务器将待分析数据集合输入每个目标基模型进行半导体性能分析是整个半导体测试过程中的关键步骤之一。在此步骤中，待分析数据集合中的每个样本将被依次输入每个目标基模型中，目标基模型将根据输入的数据来生成对该样本的性能预测结果。这个过程将被重复进行，直到所有目标基模型都输出了该样本的预测结果。最终，每个目标基模型都将输出一个初始的性能分析结果，这些结果可以用于后续的分析和模型选择。

具体地，这个过程可以分为以下几个步骤：

将待分析数据集合依次输入每个目标基模型：对于待分析数据集合中的每个样本，都将依次输入每个目标基模型中。在输入之前，需要将样本数据进行预处理和格式转换，确保输入数据的格式和每个模型的要求相符合。

基模型进行半导体性能分析：对于每个输入的样本，每个目标基模型将根据其内部的算法和模型结构对该样本进行半导体性能分析，生成对该样本的性能预测结果。这些结果可以是预测的电性能、温度性能、时序性能等，具体取决于待测试半导体的特性和测试目标。

循环重复以上步骤：将待分析数据集合中的每个样本依次输入到所有目标基模型中进行性能预测，直到所有模型都输出了该样本的预测结果。

生成初始性能分析结果：每个目标基模型都将输出一个初始的性能分析结果，这些结果可以被看作是不同基模型对待测试半导体进行性能预测的不同视角和解释。这些初始分析结果将在后续的模型选择和优化中被用来评估模型性能和选择最优模型。

例如，假设待测试半导体为一款场效应晶体管，测试目标为在不同温度下测试其电特性。使用前面的步骤获取待测试半导体，构建测试环境，进行通电测试并获取测试数据集合。将测试数据集合进行预处理、划分训练集和测试集，得到待分析数据集合。然后，将待分析数据集合依次输入每个目温度下晶体管的漏电流、传导电阻等性能参数。通过对多个目标基模型生成的性能预测结果进行综合，可以得到该待测试半导体在不同温度下的性能分析结果，从而评估其电特性表现。

S1009、基于初始性能分析结果，对多个目标基模型进行元模型构建，得到目标元模型；

具体的，服务器在上一步中，使用多个目标基模型对待分析数据集合进行分析，得到了多个初始性能分析结果。然而，每个目标基模型都有其特定的性能和限制，而元模型可以将多个基模型的性能相结合，以获得更准确和更鲁棒的性能预测结果。因此，需要基于这些初始性能分析结果构建目标元模型。元模型是一种机器学习模型，它使用基模型的输出作为输入，以预测目标变量。在本文中，基模型是在前面的步骤中训练得到的多个半导体性能预测模型，目标变量是希望预测的半导体性能。元模型可以是任何类型的机器学习模型，包括线性回归、支持向量回归、随机森林等。元模型的构建通常包括以下步骤：数据清理和预处理：与基模型类似，元模型的构建需要进行数据清理和预处理，以确保数据的质量和准确性。特征选择和特征提取：对于大型数据集合，需要选择最相关的特征，以减少计算复杂度和提高模型准确性。特征提取可以将原始特征转换为更具代表性和区分性的特征，以提高模型性能。数据集划分：元模型的构建也需要对数据集进行划分，以便在训练集上训练模型，并在测试集上进行性能评估。模型训练和调优：使用训练集，可以训练元模型，调整模型参数以最大化性能。常见的调优方法包括交叉验证、网格搜索、贝叶斯优化等。性能评估和验证：使用测试集，可以评估元模型的性能，并验证其在实际应用中的效果。例如，假设对一款半导体芯片进行性能分析，得到了三个初始性能分析结果，分别由支持向量回归模型、决策树模型和神经网络模型生成。然后，将这三个结果作为输入数据，使用线性回归模型构建元模型。在元模型中，将输入数据进行加权平均，以得到最终的半导体性能预测结果。

S1010、将初始性能分析结果输入目标元模型进行数据修正，得到目标性能分析结果。

具体的，服务器在半导体制造和测试过程中，由于种种因素，测试数据和初始性能分析结果可能存在一定的误差和不确定性。因此，需要使用元模型对多个基模型得到的初始性能分析结果进行修正，以提高预测精度和可信度。这个过程可以通过将初始性能分析结果输入目标元模型进行数据修正来实现。

具体来说，可以使用前面构建的目标元模型对初始性能分析结果进行修正，得到更为准确的目标性能分析结果。修正的过程可以分为两个步骤：首先，将初始性能分析结果输入到目标元模型中，得到元模型的预测结果；然后，将元模型的预测结果与初始性能分析结果进行比较和校正，得到目标性能分析结果。具体来说，可以按照以下步骤进行目标性能分析结果的修正：输入初始性能分析结果：首先，将多个基模型得到的初始性能分析结果作为输入数据，传递给目标元模型进行修正。这些输入数据可能包括半导体的温度、电压、电流等物理量，以及半导体的性能表现等测试结果。运行目标元模型：接下来，使用目标元模型对输入数据进行修正。目标元模型通常是通过多个基模型的结果构建而来的，它可以捕捉到不同基模型之间的关系，从而更加准确地预测半导体的性能表现。在运行目标元模型时，输入数据会被转换成目标元模型所需要的格式，例如向量或矩阵。得到元模型的预测结果：运行目标元模型后，可以得到元模型的预测结果。这些结果通常是半导体性能的预测值，可以反映出半导体在不同测试条件下的表现。例如，假设想要预测待测试半导体在不同温度下的电特性，可以使用前面步骤中得到的多个基模型进行性能分析，得到初始性能分析结果。然后，使用线性回归模型构建目标元模型，将初始性能分析结果输入元模型进行修正，得到目标性能分析结果。比如，使用目标元模型预测待测试半导体在50°C下的漏电流，得到预测结果为0.15mA。将这个结果与实际测试结果进行比较，发现实际测试结果为0.14mA，误差在可接受范围内，说明的目标元模型在该温度下的性能预测是准确的。

本发明实施例中，对待测试半导体进行标识分析，确定半导体标识信息；通过半导体标识信息对待测试半导体进行测试环境数据构建，生成目标测试环境；对待测试半导体进行通电测试并获取测试数据集合；对测试数据集合进行预处理得到候选数据集合；对候选数据集合进行随机噪声添加得到待分析数据集合；将待分析数据集合输入每个目标基模型进行半导体性能分析，得到初始性能分析结果；基于初始性能分析结果对多个目标基模型进行元模型构建，得到目标元模型；将初始性能分析结果输入目标元模型进行数据修正，得到目标性能分析结果。通过确定半导体的标识信息和生成目标测试环境，快速对待测试半导体进行测试并获取测试数据集合。同时，该系统对测试数据集合进行预处理和随机噪声添加处理，得到待分析数据集合，从而大大缩短了测试时间。通过分析半导体的标识信息和生成目标测试环境，该系统能够更精确地进行测试，并使用训练集和测试集对预置的多个基模型进行训练，生成精准的目标基模型；同时，使用多个目标元模型进行性能分析，进一步提高了性能分析的精度和可靠性。在待分析数据集合上进行随机噪声添加处理，避免了一些无关的干扰，将有用的信息与噪声分离，从而得到更可靠的数据样本用于后续数据分析。

在一具体实施例中，如图2所示，执行步骤S1002的过程可以具体包括如下步骤：

S201、通过半导体标识信息对待测试半导体进行数据读取，得到待测试半导体的实体信息；

S202、通过实体信息对待测试半导体进行测试需求分析，确定目标测试需求；

S203、通过测试需求对待测试半导体进行测试环境组件生成，得到目标测试环境组件；

S204、通过目标测试环境组件对待测试半导体进行测试环境数据构建，生成目标测试环境。

具体的，服务器（1）半导体是一种具有导电性介于导体和绝缘体之间的材料。在电子技术领域中，半导体被广泛应用于集成电路、太阳能电池、发光二极管等各种电子器件中。在制造这些器件时，需要对半导体进行测试，以确保其符合规格要求。通过半导体标识信息对待测试半导体进行数据读取，可以得到待测试半导体的实体信息，这对半导体测试和制造非常重要。

半导体标识信息通常被记录在半导体上，以便可以随时对其进行读取。这些标识信息可以包括制造商、型号、序列号、批次号、生产日期等信息。通过这些信息，可以确定半导体的生产过程、质量控制、测试方法等，从而为后续的半导体测试和制造提供依据。

为了读取半导体标识信息，通常使用专门的读取设备。读取设备可以根据不同的标识信息类型进行配置，例如，使用条形码扫描器读取半导体上的条形码信息，使用RFID读取半导体上的无线电标签信息等。

一旦读取了半导体的标识信息，就可以获取待测试半导体的实体信息。这些信息可以包括半导体器件的尺寸、形状、材料、工艺、性能参数等。这些信息对于半导体测试和制造非常重要。例如，在半导体测试过程中，需要了解半导体的尺寸和形状，以确定测试设备的适用性和测试精度。在半导体制造过程中，需要了解半导体的工艺和材料，以确保制造的器件符合设计要求。

此外，待测试半导体的实体信息还可以用于半导体设备的维护和管理。例如，在半导体制造过程中，需要对不同批次的半导体进行区分和追踪，以便对制造过程进行质量控制和管理。在半导体测试过程中，需要对不同型号的半导体进行区分和管理，以确保测试过程的准确性和可靠性。

（2）待测试半导体是半导体制造过程中的重要组成部分，其测试需求分析对于确保半导体的性能、可靠性和稳定性具有重要作用。在测试需求分析过程中，需要对待测试半导体的实体信息进行分析，从而确定目标测试需求。

首先，需要对待测试半导体的基本信息进行了解，比如待测试半导体的器件类型、封装类型、引脚数等。这些基本信息可以帮助测试工程师确定待测试半导体的测试方案和测试设备的选择。

其次，需要对待测试半导体的性能要求进行分析。这包括对待测试半导体的功能特性、电性能、热性能、机械性能等方面的要求。根据这些要求，可以确定待测试半导体的测试方法和测试设备。

另外，需要对待测试半导体的应用场景进行了解。对于不同的应用场景，待测试半导体的性能要求也不同。比如，在汽车电子领域，对待测试半导体的可靠性要求非常高，需要进行长时间的高温、低温、振动等多种环境测试。在通信领域，对待测试半导体的速度和带宽要求较高，需要进行高速信号测试。

最后，还需要对待测试半导体的市场需求进行了解。不同市场对待测试半导体的性能和成本要求也不同。比如，在消费电子市场，对待测试半导体的成本要求较高，需要进行成本优化测试；而在高端工业市场，对待测试半导体的性能要求较高，需要进行高精度测试。

（3）测试环境组件是指为完成对待测试半导体的测试需求而必须建立的各项硬件、软件以及其他设施的集合。测试环境组件的构建需要考虑待测试半导体的性能特征以及测试需求，以确保测试的准确性和可重复性。

测试需求的确定是测试环境组件生成的前提条件。通过测试需求对待测试半导体进行分析，可以确定所需要测量的物理量、测量的范围以及测量的精度等。同时，测试需求也包括对测试环境的要求，例如测试环境的温度范围、湿度范围、电压范围等。在确定了测试需求之后，就可以开始构建测试环境组件。

测试环境组件的构建需要根据测试需求来确定具体的硬件和软件设备，例如测量仪器、传感器、电源、控制器、数据采集卡等。在确定了硬件设备之后，还需要确定相应的软件程序，例如数据采集程序、数据处理程序、控制程序等。

在确定了硬件和软件设备之后，就可以开始进行测试环境组件的搭建和调试。在搭建测试环境组件时，需要注意各个硬件和软件设备之间的连接和通信方式，以及各项参数的设置和校准。在调试测试环境组件时，需要进行各种测试和校准，以确保测试环境的准确性和可重复性。

例如，假设需要对一款新开发的半导体器件进行测试，测试需求包括测量器件的电流、电压和功率等物理量，以及在不同温度下进行测试。为了构建测试环境组件，需要选购相应的测量仪器、温度控制器、数据采集卡等硬件设备，以及编写数据采集程序、数据处理程序、控制程序等软件程序。在搭建测试环境组件时，需要将各个硬件设备连接起来，并进行各项参数的设置和校准。在调试测试环境组件时，需要进行各种测试和校准，以确保测试环境的准确性和可重复性。

在一具体实施例中，如图3所示，执行步骤S1004的过程可以具体包括如下步骤：

S301、对测试数据集合进行数据清洗处理，得到清洗数据集合；

S302、对清洗数据集合进行标准化处理，得到标准化数据集合；

S303、对标准化数据集合进行数据过滤处理，得到候选数据集合。

具体的，服务器（1）数据清洗是数据分析过程中的一个重要环节，它可以帮助去除无用的信息，使数据更加准确和可靠。在测试数据集合中，由于多种原因，如设备故障、数据采集错误等，可能存在一些无效或者不合理的数据，这些数据会影响后续的数据分析和建模，因此需要进行清洗处理。

数据清洗的主要目的是去除错误、重复、缺失、异常等问题数据，同时保留有效数据。常见的数据清洗方法包括去重、去除空值、替换异常值等。

首先，去重是指在测试数据集合中删除重复的数据，保留唯一的数据记录。去重的方法可以通过使用软件工具或者编程语言中的函数来实现，例如在Python中可以使用pandas库中的drop_duplicates()函数来去重。去重可以避免同一条数据多次被分析和计算，减少分析和计算的误差，同时减小数据集合的大小，提高数据分析的效率。

其次，去除空值是指在测试数据集合中删除存在空值或者缺失值的数据。缺失值的存在会影响数据的统计分析和建模，因此需要将其删除或者进行补全处理。常见的补全方法包括平均值填充、中位数填充、插值填充等。在Python中可以使用pandas库中的dropna()函数来删除空值或者缺失值。

最后，替换异常值是指在测试数据集合中将存在的异常值进行替换或者删除。异常值可能由于数据采集设备的故障或者数据输入错误导致，如果不进行处理，会对数据分析结果产生影响。常见的替换方法包括使用平均值、中位数、众数等来替换异常值。在Python中可以使用pandas库中的replace()函数来替换异常值。

在进行数据清洗的过程中，需要注意数据处理的正确性和完整性，避免对数据集合进行误删或者误修改，同时需要对清洗后的数据进行检查和验证，确保数据的准确性和可靠性。

（2）标准化处理是数据预处理的一种方法，目的是将数据转换为具有标准偏差为1和均值为0的标准分布。标准化处理通常是在机器学习和数据挖掘中用于提高模型的准确性和可靠性，同时也可以降低模型的复杂度。

对于清洗过后的数据集合，标准化处理的步骤通常如下：

计算均值和标准差：首先，计算每个特征的均值和标准差。均值表示特征的平均值，标准差表示特征的变化程度。

标准化每个特征：对于每个特征，用该特征的值减去该特征的均值，然后除以该特征的标准差。这样，该特征的值将变成具有均值为0和标准差为1的标准分布。

将标准化后的特征值组合成新的数据集：将每个特征的标准化值组合成新的数据集，这样就得到了一个标准化后的数据集。

标准化处理可以使用很多库函数来完成。在Python中，可以使用scikit-learn库中的StandardScaler类来进行标准化处理。需要注意的是，在对数据集进行标准化处理时，需要确保在进行预测时，也要对输入数据进行标准化处理。这样才能使模型在实际应用中得到准确的结果。

总的来说，标准化处理是数据预处理的一个重要步骤，能够提高模型的准确性和可靠性，同时也能够降低模型的复杂度。在实际应用中，可以使用scikit-learn等常用的库来进行标准化处理。

（3）数据过滤是数据预处理的一个重要环节，目的是根据特定的标准或条件从原始数据中筛选出符合要求的数据，用于后续的分析和建模。在实际应用中，原始数据通常包含大量的噪声和冗余信息，对于建模和分析都会产生负面影响。因此，数据过滤是一个必不可少的步骤，可以提高数据质量，提高模型的准确性和可靠性。

在一具体实施例中，如图4所示，执行步骤S1005的过程可以具体包括如下步骤：

S401、对候选数据集合进行数据类型分析，确定目标数据类型；

S402、基于预置的噪声类型数据库，通过目标数据类型进行噪声类型匹配，确定目标噪声类型；

S403、基于目标噪声类型生成目标随机噪声，并将目标随机噪声添加至候选数据集合，得到待分析数据集合。

具体的，服务器（1）数据类型分析是数据处理过程中的一个重要环节，它可以帮助对数据的特征进行深入理解，从而为后续的数据处理和分析工作提供有力的支持。在数据类型分析中，需要对候选数据集合中的各个属性进行逐一分析，确定每个属性的数据类型以及数据类型的特征。

首先，需要对每个属性的数据类型进行判断。常见的数据类型包括数字、文本、日期、时间等。数字类型又可以分为整数型和浮点型，文本类型又可以分为字符串、字符和布尔类型等。在判断数据类型时，需要根据数据集的实际情况进行判断，如果不确定可以借助一些工具和技术进行支持，如使用Python语言中的Pandas库来进行数据类型判断。

（2）基于预置的噪声类型数据库，可以通过目标数据类型进行噪声类型匹配，确定目标噪声类型。噪声类型是指在数据中存在的各种可能的噪声形式。在数据分析中，噪声通常是非目标信号或误差信号，可能是由传感器、采集设备、存储设备或其他传输介质等产生的，它们会影响到数据的准确性、可靠性和一致性，因此需要进行噪声类型匹配和去除。

首先，需要建立一个预置的噪声类型数据库，该数据库应该包含各种常见的噪声类型，如高斯噪声、脉冲噪声、随机噪声、周期性噪声等。这些噪声类型可以通过实验、模拟和文献调研等方式进行获取和归纳整理。

其次，需要对目标数据进行数据类型分析，以确定目标数据的类型。数据类型通常包括数字型、字符型、时间型、布尔型等，不同的数据类型可能存在不同的噪声类型。例如，在数字型数据中，常见的噪声类型包括高斯噪声、脉冲噪声、白噪声等；在字符型数据中，常见的噪声类型包括拼写错误、语法错误、缺失值等。

（3）待分析数据集合是一个关键的数据集合，它是进行数据挖掘和分析的基础。在待分析数据集合中，数据通常包含各种类型和各种噪声，这使得数据挖掘和分析变得更加复杂。因此，在对待分析数据集合进行分析之前，需要对数据进行预处理和清理，以确保数据的质量和可用性。其中，生成目标随机噪声，并将其添加至候选数据集合，是待分析数据集合预处理的重要步骤之一。

首先，需要根据目标噪声类型生成目标随机噪声。这一过程可以基于统计学方法，利用随机数生成器生成符合特定分布的随机数。例如，当目标噪声类型为高斯噪声时，可以使用高斯分布生成器生成高斯随机数。当目标噪声类型为均匀噪声时，可以使用均匀分布生成器生成均匀随机数。这样，就可以生成满足特定噪声类型的目标随机噪声。

在一具体实施例中，执行步骤S1007的过程可以具体包括如下步骤：

（1）对每个基模型进行初始化设置，得到多个初始基模型；

（2）对训练集以及测试集进行数据划分，确定每个初始基模型对应的目标训练集以及每个初始基模型对应的目标测试集；

（3）通过每个初始基模型对应的目标训练集分别对每个初始基模型进行模型训练，得到多个候选基模型；

（4）通过每个初始基模型对应的目标测试集分别对每个候选基模型进行模型优化，得到多个目标基模型。

具体的，（1）在机器学习和深度学习中，基模型通常是指模型中最基本的组成部分，如线性模型、决策树、支持向量机等。在进行模型训练之前，需要对基模型进行初始化设置，以确保模型在训练过程中能够更好地适应数据集并取得更好的性能。

以下是如何对每个基模型进行初始化设置的步骤：

确定模型类型和参数：首先需要确定使用哪种类型的基模型，并设置相应的参数。例如，对于决策树模型，需要确定树的深度、节点分裂准则等参数。对于神经网络模型，需要确定网络层数、每层的神经元数、激活函数等参数。

随机初始化模型权重：初始化模型权重是非常重要的一步。通常情况下，可以使用随机数生成器来生成初始权重。在进行随机初始化时，需要考虑权重的大小、分布和方向。例如，可以使用高斯分布或均匀分布来生成权重，并对权重进行缩放以控制其大小。

（2）在使用集成学习算法时，通常需要将数据集划分为训练集和测试集两部分。训练集用于训练模型，而测试集用于评估模型的泛化能力。为了得到多个初始基模型，需要对数据集进行划分，并针对每个初始基模型确定目标训练集和目标测试集。

首先，需要将数据集随机划分为训练集和测试集。通常采用的方法是将数据集按照一定比例分成两部分，例如将数据集按照7：3的比例划分为训练集和测试集。在划分数据集时，需要注意保证训练集和测试集之间的数据分布大致相同，避免数据集划分导致的数据偏差问题。

接下来，需要为每个初始基模型确定目标训练集和目标测试集。这可以通过交叉验证的方法来实现。交叉验证是一种将数据集划分为多个子集的方法，每个子集轮流作为测试集，其余子集作为训练集。常用的交叉验证方法包括K折交叉验证和留一交叉验证。

对于K折交叉验证，将数据集划分为K个子集，其中K-1个子集作为训练集，剩下的一个子集作为测试集。将这个过程重复K次，每次将不同的一个子集作为测试集，然后将K次测试结果的平均值作为模型的性能指标。

对于留一交叉验证，将数据集划分为N个子集，其中N为数据集的大小。将每个子集轮流作为测试集，其余N-1个子集作为训练集。将这个过程重复N次，每次将不同的一个子集作为测试集，然后将N次测试结果的平均值作为模型的性能指标。

在确定目标训练集和目标测试集时，可以选择使用交叉验证的方法，将数据集划分为多个子集，并针对每个子集分别确定目标训练集和目标测试集。由于交叉验证能够充分利用数据集中的数据，因此可以得到更加准确的模型性能指标和更好的模型泛化能力。

（3）在进行模型训练之前，需要确定每个初始基模型的超参数，这些超参数控制着模型的复杂度和训练的效果。常用的超参数包括学习率、正则化系数、隐层数目等等。确定超参数的方法有很多，例如网格搜索、随机搜索等。在确定了超参数之后，就可以对每个初始基模型进行训练。

在模型训练的过程中，需要使用合适的优化算法来最小化损失函数，例如常用的梯度下降法等。同时，为了避免模型过拟合，需要在训练过程中使用正则化方法，例如L1正则化、L2正则化等。

在模型训练完成之后，需要对模型进行评估。常用的评估指标包括准确率、精确率、召回率、F1值等等。通过评估指标，可以对候选基模型进行筛选，选取表现最好的模型作为最终的基模型。

需要注意的是，在使用不同的训练集训练不同的基模型时，由于数据集的不同，可能会得到不同的模型效果。因此，在进行模型融合的时候，需要考虑这些差异，并将不同基模型的输出进行合理的组合，得到最终的集成模型。

（4）首先，为了进行模型优化，需要确定优化的指标。在机器学习中，常用的指标包括精度、召回率、F1值等。不同的问题可能需要选择不同的指标，根据具体情况进行选择。

接下来，需要对每个候选基模型进行调参。调参是指通过调整模型的参数，来寻找最佳的参数组合，以提高模型的性能。常用的调参方法包括网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等。可以使用这些方法，对每个候选基模型进行调参，以得到最佳的参数组合。

在一具体实施例中，执行步骤S1008的过程可以具体包括如下步骤：

（1）将待分析数据集合依次输入每个目标基模型进行数据正则化处理，得到每个目标基模型对应的正则化数据；

（2）基于每个目标基模型，通过预置的数据循环规则分别对每个目标基模型对应的正则化数据进行逐点分析，生成多个初始性能分析向量；

（3）对多个初始性能分析向量进行向量融合，得到目标性能分析向量；

（4）基于预置的半导体性能数据库，对目标性能分析向量进行数据相似度分析，确定对应的相似度分析结果；

（5）通过相似度分析结果进行性能数据匹配，生成初始性能分析结果。

具体的，数据正则化的过程通常包括以下步骤：

特征缩放：特征缩放是指对不同特征的数值范围进行缩放，以便在计算距离和相似性时各个特征对结果的影响相等。常用的特征缩放方法包括将数据线性变换到[0,1]或[-1,1]的范围内，以及使用均值和标准差对数据进行标准化处理。特征选择：特征选择是指从原始特征中选择一部分有代表性的特征作为输入，以减少数据维度和噪声对模型的影响。常用的特征选择方法包括过滤式、包裹式和嵌入式等方法。数据平衡：数据平衡是指通过一定的方法使得数据集中各个类别的样本数目尽量平衡，以避免模型对某些类别的偏好。常用的数据平衡方法包括欠采样、过采样和生成式等方法。数据清洗：数据清洗是指对数据集中的异常值、噪声、重复值等进行检测和处理，以提高数据的质量和可靠性。常用的数据清洗方法包括使用统计方法或机器学习方法进行异常值检测和噪声过滤等。数据预处理：数据预处理是指对数据进行一定的变换，以便使其更加符合模型的要求，同时提高模型的精度和稳定性。常用的数据预处理方法包括数据标准化、数据变换和数据增强等。在对待分析数据集合进行数据正则化处理时，需要结合具体问题和模型的要求选择合适的方法，并将其应用到每个目标基模型中。最终得到的每个目标基模型对应的正则化数据将作为训练和测试数据，用于模型的优化和测试。在得到每个目标基模型对应的正则化数据后，需要基于预置的数据循环规则对每个目标基模型对应的正则化数据进行逐点分析，生成多个初始性能分析向量。数据循环规则是预先设定的一些规则，用于对数据进行循环处理，以便生成初始性能分析向量。常用的循环规则包括窗口滑动、时间序列循环等。以窗口滑动为例，该循环规则是将待分析数据集合中的数据通过一个固定长度的滑动窗口进行滑动处理。对于每个窗口内的数据，分别输入到每个目标基模型中进行性能分析，得到多个性能分析结果。然后，将所有性能分析结果按照一定的规则进行整合，生成初始性能分析向量。这样，每个目标基模型就可以得到一个初始性能分析向量，用于后续的模型优化和集成。在生成初始性能分析向量时，需要注意选择合适的性能指标。不同的目标基模型可能有不同的性能指标，需要根据实际情况进行选择。一般来说，性能指标应该具有代表性、可测量、易于理解等特点，以便于进行模型优化和集成。在机器学习中，通常需要评估模型的性能，以便选择最佳模型。为此，需要一些指标来度量模型的性能。常见的指标包括准确率、精确率、召回率、F1值等。这些指标可以用于评估分类模型、回归模型等不同类型的模型。当使用多个模型时，需要对每个模型的性能进行评估，并选择最优的模型。为了实现这一点，需要将每个模型的性能表示为向量，然后将这些向量进行融合，得到目标性能分析向量。基于每个目标基模型，可以通过预置的数据循环规则，分别对每个目标基模型对应的正则化数据进行逐点分析，得到多个初始性能分析向量。这些初始性能分析向量可以包含不同类型的性能指标，例如准确率、召回率、F1值等。对于每个初始性能分析向量，需要将其标准化以消除不同类型的指标之间的比例差异。标准化后，可以将每个性能指标的权重设置为相同，以确保它们对融合结果的贡献相等。从预置的半导体性能数据库中选取与目标性能分析向量最为相似的性能数据。在选择相似性能数据时，需要注意选择的性能数据必须与目标设计的芯片类型相同，且设计参数、工艺参数、测试条件等必须与目标性能分析向量的数据相符。性能数据匹配是一项关键的任务，它将相似度分析结果与预设的目标数据进行匹配，并生成初始性能分析结果。在匹配之前，需要对预设的目标数据和相似度分析结果进行预处理。首先，对于预设的目标数据，需要将其进行格式化和清洗，确保其符合性能数据的要求，并删除重复、无效、不完整的数据。同时，需要根据数据类型和噪声类型进行标准化和去噪，以减少对后续匹配的影响。其次，对于相似度分析结果，需要对其进行筛选和排序，以确保其包含最相关和最具代表性的数据。一般来说，可以基于预设的相似度阈值对结果进行筛选，将相似度得分高于阈值的数据选出，并按照得分从高到低进行排序。接着，将清洗后的目标数据和经过筛选和排序的相似度分析结果进行匹配。在匹配过程中，需要考虑多种因素，如数据类型、噪声类型、数据范围、数据分布等。可以基于这些因素进行匹配规则的设计，例如使用基于kNN算法的匹配规则，或者基于神经网络的匹配规则等。最后，将匹配结果整合起来，生成初始性能分析结果。初始性能分析结果应该包含多种指标，例如数据匹配度、匹配数据量、匹配精度等。在生成结果之后，可以基于结果进行数据可视化和分析，以便更好地了解数据的性能和特征。

在一具体实施例中，执行步骤S1010的过程可以具体包括如下步骤：

（1）对初始性能分析结果进行数据归一化处理，生成归一化分析数据；

（2）通过预置的梯度下降函数对归一化分析数据进行下降梯度分析，生成目标下降梯度；

（3）通过目标下降梯度对初始性能分析结果进行数据修正，得到目标性能分析结果。

具体的，（1）数据归一化是指将数据按比例缩放，使之落在一个特定的范围内。在数据分析和机器学习领域，常常需要对数据进行归一化处理，以确保不同特征的数据具有相同的权重。在初始性能分析结果中，不同的指标通常具有不同的量纲和范围，因此需要对数据进行归一化，以便更好地进行比较和分析。

确定归一化方法：选择适合的归一化方法是归一化处理的第一步。常用的归一化方法有最小-最大归一化、z-score归一化、小数定标规范化等。在选择归一化方法时需要考虑数据的分布情况和归一化后数据的使用方式等因素。

计算数据的统计量：对于每个性能指标，需要计算其在数据集中的最大值和最小值，或者均值和标准差等统计量，以便进行后续的归一化处理。

应用归一化方法：根据所选择的归一化方法，将性能指标的原始数据映射到归一化后的数据范围内。

验证归一化效果：归一化处理后需要进行效果验证，以确保性能指标的数据分布满足要求。常见的方法包括绘制归一化后的数据分布直方图、计算各项统计量等。

应用归一化数据：最后，将归一化后的数据用于分析和建模等目的。

以上是对初始性能分析结果进行数据归一化处理的步骤。在实际操作中，需要根据具体情况选择合适的归一化方法和参数，并对归一化结果进行检查和验证，以确保处理结果的准确性和可靠性。

（2）对于数据归一化处理后得到的归一化分析数据，可以进一步使用梯度下降方法进行优化，以得到目标下降梯度，从而进一步提高数据分析的准确性。具体步骤如下：确定梯度下降函数、初始化参数、计算代价函数、计算梯度、更新参数、迭代更新，迭代地更新参数，直到达到预定的停止条件。常见的停止条件包括达到最大迭代次数或目标代价函数的值不再下降等。

（3）基于之前的步骤，已经得到了初始性能分析结果以及归一化分析数据。接下来的步骤是对归一化分析数据进行下降梯度分析，得到目标下降梯度，然后利用目标下降梯度对初始性能分析结果进行数据修正，得到目标性能分析结果。下面将详细说明这些步骤。

定义目标下降梯度：根据前面的步骤，已经得到了归一化分析数据，并通过预置的梯度下降函数计算得到了目标下降梯度。需要定义目标下降梯度的大小和方向，以便在修正数据时使用。

对初始性能分析结果进行数据修正：根据目标下降梯度的方向和大小，对初始性能分析结果进行修正。修正的方法可以是加减、乘除等。例如，如果目标下降梯度是负数，则可以通过加上一个正数来进行修正；如果目标下降梯度是正数，则可以通过减去一个正数来进行修正。

重复以上两个步骤，可以逐步优化目标性能分析结果，直到满足要求为止。在每次修正数据时，需要重新计算目标下降梯度，并对数据进行修正。

检查修正后的数据：修正数据后，需要对修正后的数据进行检查，确保数据符合要求。可以使用预置的数据质量检查函数进行检查，例如检查数据的范围、分布等。

应用修正后的数据：最后，可以将修正后的数据应用于后续的分析或应用中，例如用于建立模型或进行预测等。

通过目标下降梯度对初始性能分析结果进行数据修正，可以优化数据质量，提高分析结果的准确性和可靠性，进而提高半导体性能分析的效率和精度。

上面对本发明实施例中半导体器件的测试方法进行了描述，下面对本发明实施例中半导体器件的测试系统进行描述，请参阅图5，本发明实施例中半导体器件的测试系统一个实施例包括：

获取模块5001，用于获取待测试半导体，并对所述待测试半导体进行标识分析，确定半导体标识信息；

生成模块5002，用于通过所述半导体标识信息对所述待测试半导体进行测试环境数据构建，生成目标测试环境；

测试模块5003，用于基于所述目标测试环境，控制预置的测试装置对所述待测试半导体进行通电测试并获取测试数据集合；

处理模块5004，用于对所述测试数据集合进行预处理，得到候选数据集合；

添加模块5005，用于对所述候选数据集合进行随机噪声添加处理，得到待分析数据集合；

划分模块5006，用于对所述待分析数据集合进行数据划分，得到训练集以及测试集；

训练模块5007，用于通过所述训练集以及所述测试集对预置的多个基模型进行训练，得到多个目标基模型；

分析模块5008，用于将所述待分析数据集合依次输入每个所述目标基模型进行半导体性能分析，得到初始性能分析结果；

构建模块5009，用于基于所述初始性能分析结果，对多个所述目标基模型进行元模型构建，得到目标元模型；

修正模块5010，用于将所述初始性能分析结果输入所述目标元模型进行数据修正，得到目标性能分析结果。

通过上述各个组成部分的协同合作，对待测试半导体进行标识分析，确定半导体标识信息；通过半导体标识信息对待测试半导体进行测试环境数据构建，生成目标测试环境；对待测试半导体进行通电测试并获取测试数据集合；对测试数据集合进行预处理得到候选数据集合；对候选数据集合进行随机噪声添加得到待分析数据集合；将待分析数据集合输入每个目标基模型进行半导体性能分析，得到初始性能分析结果；基于初始性能分析结果对多个目标基模型进行元模型构建，得到目标元模型；将初始性能分析结果输入目标元模型进行数据修正，得到目标性能分析结果。通过确定半导体的标识信息和生成目标测试环境，快速对待测试半导体进行测试并获取测试数据集合。同时，该系统对测试数据集合进行预处理和随机噪声添加处理，得到待分析数据集合，从而大大缩短了测试时间。通过分析半导体的标识信息和生成目标测试环境，该系统能够更精确地进行测试，并使用训练集和测试集对预置的多个基模型进行训练，生成精准的目标基模型；同时，使用多个目标元模型进行性能分析，进一步提高了性能分析的精度和可靠性。在待分析数据集合上进行随机噪声添加处理，避免了一些无关的干扰，将有用的信息与噪声分离，从而得到更可靠的数据样本用于后续数据分析。

上面图5从模块化功能实体的角度对本发明实施例中的半导体器件的测试系统进行详细描述，下面从硬件处理的角度对本发明实施例中半导体器件的测试设备进行详细描述。

图6是本发明实施例提供的一种半导体器件的测试设备的结构示意图，该半导体器件的测试设备600可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上处理器（central processing units，CPU）610（例如，一个或一个以上处理器）和存储器620，一个或一个以上存储应用程序633或数据632的存储介质630（例如一个或一个以上海量存储设备）。其中，存储器620和存储介质630可以是短暂存储或持久存储。存储在存储介质630的程序可以包括一个或一个以上模块（图示没标出），每个模块可以包括对半导体器件的测试设备600中的一系列指令操作。更进一步地，处理器610可以设置为与存储介质630通信，在半导体器件的测试设备600上执行存储介质630中的一系列指令操作。

半导体器件的测试设备600还可以包括一个或一个以上电源640，一个或一个以上有线或无线网络接口650，一个或一个以上输入输出接口660，和/或，一个或一个以上操作系统631，例如Windows Serve，MacOS X，Unix，Linux，FreeBSD等等。本领域技术人员可以理解，图6示出的半导体器件的测试设备结构并不构成对半导体器件的测试设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

本发明还提供一种半导体器件的测试设备，所述半导体器件的测试设备包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机可读指令，计算机可读指令被处理器执行时，使得处理器执行上述各实施例中的所述半导体器件的测试方法的步骤。

本发明还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以为非易失性计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质也可以为易失性计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得计算机执行所述半导体器件的测试方法的步骤。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（read-only memory，ROM）、随机存取存储器（randomacceS memory，RAM）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种半导体器件的测试方法，其特征在于，所述半导体器件的测试方法包括：

获取待测试半导体，并对所述待测试半导体进行标识分析，确定半导体标识信息；

通过所述半导体标识信息对所述待测试半导体进行测试环境数据构建，生成目标测试环境；

基于所述目标测试环境，控制预置的测试装置对所述待测试半导体进行通电测试并获取测试数据集合；

对所述测试数据集合进行预处理，得到候选数据集合；

对所述候选数据集合进行随机噪声添加处理，得到待分析数据集合；

对所述待分析数据集合进行数据划分，得到训练集以及测试集；

通过所述训练集以及所述测试集对预置的多个基模型进行训练，得到多个目标基模型；

将所述待分析数据集合依次输入每个所述目标基模型进行半导体性能分析，得到初始性能分析结果；

基于所述初始性能分析结果，对多个所述目标基模型进行元模型构建，得到目标元模型；

将所述初始性能分析结果输入所述目标元模型进行数据修正，得到目标性能分析结果。

2.根据权利要求1所述的半导体器件的测试方法，其特征在于，所述通过所述半导体标识信息对所述待测试半导体进行测试环境数据构建，生成目标测试环境，包括：

通过所述半导体标识信息对所述待测试半导体进行数据读取，得到所述待测试半导体的实体信息；

通过所述实体信息对所述待测试半导体进行测试需求分析，确定目标测试需求；

通过所述测试需求对所述待测试半导体进行测试环境组件生成，得到目标测试环境组件；

通过所述目标测试环境组件对所述待测试半导体进行测试环境数据构建，生成目标测试环境。

3.根据权利要求1所述的半导体器件的测试方法，其特征在于，所述对所述测试数据集合进行预处理，得到候选数据集合，包括：

对所述测试数据集合进行数据清洗处理，得到清洗数据集合；

对所述清洗数据集合进行标准化处理，得到标准化数据集合；

对所述标准化数据集合进行数据过滤处理，得到候选数据集合。

4.根据权利要求1所述的半导体器件的测试方法，其特征在于，所述对所述候选数据集合进行随机噪声添加处理，得到待分析数据集合，包括：

对所述候选数据集合进行数据类型分析，确定目标数据类型；

基于预置的噪声类型数据库，通过所述目标数据类型进行噪声类型匹配，确定目标噪声类型；

基于所述目标噪声类型生成目标随机噪声，并将所述目标随机噪声添加至所述候选数据集合，得到待分析数据集合。

5.根据权利要求1所述的半导体器件的测试方法，其特征在于，所述根据通过所述训练集以及所述测试集对预置的多个基模型进行训练，得到多个目标基模型，包括：

对每个所述基模型进行初始化设置，得到多个初始基模型；

对所述训练集以及所述测试集进行数据划分，确定每个所述初始基模型对应的目标训练集以及每个所述初始基模型对应的目标测试集；

通过每个所述初始基模型对应的目标训练集分别对每个所述初始基模型进行模型训练，得到多个候选基模型；

通过每个所述初始基模型对应的目标测试集分别对每个所述候选基模型进行模型优化，得到多个目标基模型。

6.根据权利要求1所述的半导体器件的测试方法，其特征在于，所述将所述待分析数据集合依次输入每个所述目标基模型进行半导体性能分析，得到初始性能分析结果，包括：

将所述待分析数据集合依次输入每个所述目标基模型进行数据正则化处理，得到每个所述目标基模型对应的正则化数据；

基于每个所述目标基模型，通过预置的数据循环规则分别对每个所述目标基模型对应的正则化数据进行逐点分析，生成多个初始性能分析向量；

对多个所述初始性能分析向量进行向量融合，得到目标性能分析向量；

基于预置的半导体性能数据库，对所述目标性能分析向量进行数据相似度分析，确定对应的相似度分析结果；

通过所述相似度分析结果进行性能数据匹配，生成初始性能分析结果。

7.根据权利要求1所述的半导体器件的测试方法，其特征在于，所述将所述初始性能分析结果输入所述目标元模型进行数据修正，得到目标性能分析结果，包括：

对所述初始性能分析结果进行数据归一化处理，生成归一化分析数据；

通过预置的梯度下降函数对所述归一化分析数据进行下降梯度分析，生成目标下降梯度；

通过所述目标下降梯度对所述初始性能分析结果进行数据修正，得到目标性能分析结果。

8.一种半导体器件的测试系统，其特征在于，所述半导体器件的测试系统包括：

获取模块，用于获取待测试半导体，并对所述待测试半导体进行标识分析，确定半导体标识信息；

生成模块，用于通过所述半导体标识信息对所述待测试半导体进行测试环境数据构建，生成目标测试环境；

测试模块，用于基于所述目标测试环境，控制预置的测试装置对所述待测试半导体进行通电测试并获取测试数据集合；

处理模块，用于对所述测试数据集合进行预处理，得到候选数据集合；

添加模块，用于对所述候选数据集合进行随机噪声添加处理，得到待分析数据集合；

划分模块，用于对所述待分析数据集合进行数据划分，得到训练集以及测试集；

训练模块，用于通过所述训练集以及所述测试集对预置的多个基模型进行训练，得到多个目标基模型；

分析模块，用于将所述待分析数据集合依次输入每个所述目标基模型进行半导体性能分析，得到初始性能分析结果；

构建模块，用于基于所述初始性能分析结果，对多个所述目标基模型进行元模型构建，得到目标元模型；

修正模块，用于将所述初始性能分析结果输入所述目标元模型进行数据修正，得到目标性能分析结果。

9.一种半导体器件的测试设备，其特征在于，所述半导体器件的测试设备包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令；

所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述半导体器件的测试设备执行如权利要求1-7中任一项所述的半导体器件的测试方法。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有指令，其特征在于，所述指令被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的半导体器件的测试方法。