器件模型是电路仿真设计的基础。随着集成电路工艺的进步，新材料的不断涌现，器件的特征尺寸不断缩小，器件结构和特性也越来越复杂，如何得到既简洁又能准确描述器件特性的模型成为集成电路设计中的关键问题。因此器件建模一直是半导体与集成电路研究领域的重点和热点。本文首先阐述了器件建模的现状和重要性，概述了目前常见的半导体器件建模方法，包括物理模型、等效电路模型与数值模型，说明了各种方法的特点。本文的重点是探讨一种非传统的建模方法—基于知识的模糊逻辑方法。模糊逻辑具备与神经网络相似的万能逼近特性，可用于各种建模问题。与神经网络不同的是，模糊逻辑主要是由一组模糊推理规则组成的，每一推理规则都是对问题因果关系的一种描述。构建一个器件的模糊逻辑模型，首先要确定模糊模型的结构，包括划分输入输出变量的模糊集合、选择隶属度函数、确定规则数和规则的前提及结论部分等。本文的特点是在确定模糊逻辑模型结构时，充分利用了我们已有的关于器件特性的先验知识；根据器件的直流特性，选择适当的隶属度函数、规则前提和结论部分的表达、规则数量等，这使一开始就能构建出有较好逼近精度的初始模型，节省了后续的学习训练过程。利用器件的先验知识，不仅简化了器件模糊逻辑模型的结构，还使模型结构更具有物理意义，大大简化了建模过程，降低了模型的复杂度。基于本文提出的建模方法，建立了不同器件的模型，其中实验数据通过Hspice和TCAD软件的电路仿真获取，验证了模型的有效性和可行性。作者在只建立一个初始模型的前提下，能够建立不同器件的模型，说明模型具有很好的通用性。通过分析实验结果，说明了本文提出的模糊逻辑建模技术具有良好的性能。