[发明专利]一种基于神经网络的碳化硅场效应管模型在审
| 申请号： | 201810570107.8 | 申请日： | 2018-06-05 |
| 公开（公告）号： | CN108875172A | 公开（公告）日： | 2018-11-23 |
| 发明（设计）人： | 牛萍娟;李玉豪;刘雷;李舒舒;石浩 | 申请（专利权）人： | 天津工业大学 |
| 主分类号： | G06F17/50 | 分类号： | G06F17/50;G06N3/08 |
| 代理公司： | 天津滨海科纬知识产权代理有限公司 12211 | 代理人： | 杨慧玲 |
| 地址： | 300387 天津市*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 一个简单而且精确地电路模型可以有效预测电子器件在具体电路或系统中的静态特性、开关特性和损耗，简化电路设计过程以及节省电路设计开支。本发明一种基于神经网络的碳化硅场效应管模型，采用多层前向型神经网络结构，包括一个输入层、一个隐含层和一个输出层，其中输入层有两个神经元，接收的参数分别为栅极电压和漏源电压，隐含层包括五个神经元，输出层的输出值为漏极电流。本发明提出的基于人工神经网络的等效电路模型，其所有训练模型所需的数据可直接从数据手册提取，无需额外的实验，提取参数方式简单。建立的模型可导入电路仿真软件，方便初级工程师使用。 | ||
| 搜索关键词： | 神经元 场效应管 神经网络 输出层 输入层 碳化硅 隐含层 等效电路模型 电路仿真软件 电路设计过程 人工神经网络 神经网络结构 电路模型 电路设计 电子器件 静态特性 开关特性 漏极电流 漏源电压 数据手册 提取参数 训练模型 栅极电压 多层 前向 电路 工程师 输出 预测 | ||
【主权项】：
1.一种基于神经网络的碳化硅场效应管模型，其特征在于，模型采用的神经网络为多层前向型神经网络，包括一个输入层、一个隐含层和一个输出层，输入层有两个神经元，接收的参数分别为栅极电压和漏源电压，隐含层包括五个神经元，输出层的输出值为漏极电流。
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