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龙图腾网获悉西安晶捷电子技术有限公司申请的专利一种智能自适应半导体封装测试优化方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119862805B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510355364.X，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种智能自适应半导体封装测试优化方法是由赵俊伟;李世宇;程文涛;魏高策设计研发完成，并于2025-03-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能自适应半导体封装测试优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种智能自适应半导体封装测试优化方法，本发明涉及半导体封装测试技术领域，包括：S1：构建量子化拓扑传感网络，通过量子隧穿效应介电感知阵列和拓扑光子晶体波导场重构技术，采集测试参数。该智能自适应半导体封装测试优化方法，通过量子拓扑动态感知与仿生元学习决策的深度耦合架构，通过建立测试参数的本征流形空间，实现高维动态测试系统的自洽优化，解决了半导体器件先进封装下，传统测试技术在多维度参数耦合检测存在时空频域限制难题的问题。

本发明授权一种智能自适应半导体封装测试优化方法在权利要求书中公布了：1.一种智能自适应半导体封装测试优化方法，其特征在于，所述方法包括： S1：构建量子化拓扑传感网络，通过量子隧穿效应介电感知阵列和拓扑光子晶体波导场重构技术，采集测试参数； S2：采用非厄米奇异点传感机制，植入PT对称微腔阵列对界面缺陷进行超敏感响应，实时捕获纳米级缺陷和环境噪声干扰； S3：基于采集的测试参数，采用神经形态脉冲决策网络SNN进行动态决策优化，利用脉冲时序依赖可塑性STDP机制同步收敛测试参数优化与物理约束；所述神经形态脉冲决策网络SNN通过以下步骤优化测试参数： Sa：将80维测试参数编码为神经脉冲相位； Sb：将封装结构力学约束映射为突触权重； Sc：将动态功耗波动转化为脉冲发放率调制； 所述步骤Sc中将动态功耗波动转化为脉冲发放率调制的过程包括：获取封装测试设备的功耗数据，包括动态功耗波动信息；对功耗波动进行归一化处理，将归一化后的动态功耗波动映射为神经形态脉冲神经网络中的发放率调制信号；通过非线性函数建立脉冲发放率与功耗波动的映射关系； S4：构建元学习-物理混合优化框架，通过双通道梯度流形进行决策延迟优化，实时调整测试系统参数；所述元学习-物理混合优化框架通过以下过程进行决策延迟优化：通过隐式神经表示INR建立参数空间的连续隐函数fθx,t，并通过李群微分几何方法，在SO3×Rn流形空间内实现两类梯度的协变优化； S5：采用动态本征流形空间构建，通过非交换傅里叶变换将高维测试参数映射至紧致李群表示空间，融合热力学、电信号和机械应力参数； 所述动态本征流形空间构建通过以下步骤实现： 通过非交换傅里叶变换将高维测试参数映射至紧致李群表示空间； 在群表示空间内进行跨域参数的张量积融合操作。

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