本项目针对集成电路先进工艺节点下，高精度参数电容提取耗时且困难的行业痛点，提出并实现了一种创新解决方案。核心技术融合了神经网络（NN） 构建高效的电容预测代理模型，利用有限元方法（FEM） 生成高精度训练数据并进行关键区域验证，以及采用多线程框架OMP 等算法优化数据采样与模型训练过程。该方案显著提升了提取效率，在保持与商业工具可比拟的精度的同时，大幅缩短了计算时间。项目成果有效解决了企业的实际工程难题，其性能和可靠性已获得合作企业的正式认可，成功应用于其实际芯片设计流程中，为复杂互连结构的快速精准建模提供了有力工具。
