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基于RBF神经网络的非线性电子器件的建模方法研究  
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【英文篇名】 A neural network method for modeling nonlinear electron devices based on RBF
【下载频次】 ★★★☆
【作者】 王连明; 黄莹; 邓玉芬;
【英文作者】 WANG Lian-ming1; HUANG Ying1; DENG Yu-fen2 (1.Institute of Applied Electronics; Northeast Normal University; Changchun 130024; China; 2.Institute of Hydrographic Surveying and Charting; Tianjin 300061; China);
【作者单位】 东北师范大学应用电子技术研究所; 海军海洋测绘研究所;
【文献出处】 东北师大学报(自然科学版) , Journal of Northeast Normal University(Natural Science Edition), 编辑部邮箱 2008年 03期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 神经网络; Pspice建模; 电子器件;
【英文关键词】 neural network; Pspice model; electron device;
【摘要】 针对当前电路仿真中存在的复杂非线性电子器件的建模问题,利用RBF神经网络在函数逼近时所具有的速度快、精度高的特点,提出了根据RBF网络学习器件的输入输出特性,将得出的网络结构用Pspice中的电路描述语言进行描述,建立了非线性电子器件模型的方法,并验证其有效性.结果表明该方法可作为一种用于非线性器件建模的通用方法.
【英文摘要】 Aiming at the problem of modeling complicated nonlinear electron devices in circuit simulation,a method,which makes full use of the capacity of high learning speed and high accuracy of RBF,is proposed.The model can be obtained by describing the architecture of the neural network in Pspice,which is achieved by learning the input and output data of the device.The efficiency of this method is proved by experiments.
【基金】 国家自然科学基金资助项目(50478007)
【更新日期】 2008-10-16
【分类号】 TN02;TP391.7
【正文快照】 0引言目前,电路系统仿真中电子器件的建模方法主要有两种:物理模型法(Physical Model)和宏模型法(Macro Model)[1].所谓物理模型,就是根据电子器件的物理特性建立起来的模型.由于器件的参数只有通过生产器件的厂家才能获得,因此,对用户来说,一般不采用此方法建模.宏模型是电路?

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