FUZZY NEURAL NETWORK FOR OBJECT IDENTIFICATION ON INTEGRATED CIRCUIT LAYOUTS
Abstract
Fuzzy neural network model based on neocognitron is proposed to identify layout objects on images of topological layers of integrated circuits. Testing of the model on images of real chip layouts was showed a highеr degree of identification of the proposed neural network in comparison to base neocognitron.
About the Author
A. A. Doudkin
United Institute of Informatics Problems of the NAS of Belarus
Belarus
Belarus
References
1. Точицкий, Я. И. Оптические технологии микро- и наноэлектроники / Я. И. Точицкий. – Минск: РИВШ, 2010. – 298 c.
2. Lughofer, E. Evolving Fuzzy Systems – Methodologies, Advanced Concepts and Applications / E. Lughofer. – Berlin: Physica-Verlag, 2011. – 439 p.
3. Рутковская, Д. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы / Д. Рутковская, М. Пилиньский, Л. Рутковский ; пер. с польск. И. Д. Рудинского. – М.: Горячая линия – Телеком, 2006. – 452 с.
4. Шульговский, В. В. Основы нейрофизиологии. Учебное пособие для студентов вузов / В. В. Шульговский. – М.: Аспект Пресс, 2000. – 277 с.
5. Дудкин, А. А. Неокогнитрон для распознавания объектов топологии интегральных микросхем// Искусственный интеллект. 2008. № 4. С. 339–347.
6. Оптико-механические комплексы для бездефектного изготовления фотошаблонов 0,35 мкм и 90 нм / С. М. Аваков [и др.] // Фотоника (прил. к журн. «Электроника НТБ». – 2007. – № 6. – C. 35–39.
7. Хайкин, С. Нейронные сети: полный курс. - 2-е издание / С. Хайкин. – М.: Вильямс, 2008. – 1103 с.
Review
For citations:
Doudkin A.A. FUZZY NEURAL NETWORK FOR OBJECT IDENTIFICATION ON INTEGRATED CIRCUIT LAYOUTS. «System analysis and applied information science». 2015;(4):11-15. (In Russ.)
Views:
817
Email this article 