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申请/专利权人：成都佰维存储科技有限公司
摘要：本发明公开一种存储器读重表优化方法、装置、可读存储介质及电子设备，包括：获取当前存储设备的工作环境数据；将所述工作环境数据输入完成训练的神经网络模型，得到最佳可读电压；获取当前读重表以及所述当前读重表的基准电压；根据所述最佳可读电压以及所述基准电压得到读重电压值，并根据所述读重电压值更新当前所述读重表中的电压值以及可读阈值。使得读重表中的电压值以及可读阈值能够根据存储设备当前的工作环境进行变化，提高了存储设备对复杂环境的适应性；并且，优化后的读重表有效降低了在特定环境条件下数据丢失的风险，提高了NAND存储设备的数据稳定性和可靠性。
主权项：1.一种存储器读重表优化方法，其特征在于，包括：获取当前存储设备的工作环境数据；将所述工作环境数据输入完成训练的神经网络模型，得到最佳可读电压；获取当前读重表以及所述当前读重表的基准电压；根据所述最佳可读电压以及所述基准电压得到读重电压值，并根据所述读重电压值更新当前所述读重表中的电压值以及可读阈值；所述最佳可读电压包括最佳可读阈值以及最佳读取电压；根据所述最佳可读电压以及所述基准电压得到读重电压值包括：根据所述最佳可读阈值与所述基准电压的差值得到第一偏移电压值；根据所述最佳读取电压与所述基准电压的差值得到第二偏移电压值；根据所述第一偏移电压值以及所述第二偏移电压值得到所述读重电压值；所述读重电压值更新当前所述读重表中的电压值以及可读阈值包括：获取所述当前读重表的原可读阈值；将所述当前读重表中的每一电压值加上第二偏移电压值，得到更新的所述读重表；将所述第一偏移电压值与所述原可读阈值相加作为更新后所述读重表的可读阈值；所述将所述工作环境数据输入完成训练的神经网络模型之前包括：判断当前时刻采集的所述工作环境数据与上一时刻采集的所述工作环境数据是否一致，若否，则执行将所述工作环境数据输入完成训练的神经网络模型的步骤。
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