一种基于支持向量回归法的NAND Flash位错误率预测方法

摘要

本发明公开了一种基于支持向量回归法的NAND Flash位错误率预测方法，根据NAND Flash芯片中数据驻留时间和P/E周期数对位错误率影响较大的特性，以及支持向量回归小样本、高准确度的特性，对芯片进行人为磨损实验，获得数据，通过已有数据，建立位错误率与数据驻留时间及P/E周期数之间的三维模型，从而对芯片的位错误率进行预测，以此来指导纠错算法的适配，提高数据的存储可靠性，相较于传统的利用神经网络法进行预测，本发明的基于支持向量回归法的位错误率预测方法在精确度相同的情况下，效率提高了五倍多。