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基于多层神经网络的HEMT大信号特性研究
A Large-Signal Characterization of an HEMT Using a Multilayered Neural Network
【摘要】 提出一种利用小信号等效电路模型,通过使用多层神经网络来描述高电子迁移率晶体管(HEMT)与偏置有关的大信号特性方法.通过实验发现,用一个2输入,5层28个神经元的神经网络,可以同时提取出7个本征参数.计算机仿真表明,该网络具有精度较高的特性以及很好的预测性.
【Abstract】 We propose an approach to describe the large-signal behavior of a high electron-mobility transistor(HEMT) by using a multilayered neural network in terms of small-signal equivalent-circuit model.We successfully extract seven intrinsic elements with a two-input and five-layered neural network(composed of 28 neurons) with excellent accuracy and generates good extrapolations.
【基金】 河南省教育厅自然科学研究基金资助项目(2008A140002)
- 【文献出处】 河南大学学报(自然科学版) ,Journal of Henan University(Natural Science) , 编辑部邮箱 ,2011年02期
- 【分类号】TP183
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