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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

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【作者】 向兵成强宗万伟张少辉

【Author】 XIANG Bing1,CHENG Qiang1,ZONG Wan-wei2,ZHANG Shao-hui1(1.Institute of IC design,Henan University,Henan Kaifeng 475004,China;2.Kaifeng Power Supply Company,Henan Kaifeng 475004,China)

【机构】 河南大学集成电路设计研究所开封供电公司

【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.

【关键词】 HEMT大信号模型神经网络
【Key words】 HEMTlarge-signal modelneural network
【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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