基于反向传播的电路优化与模型参数提取方法

高彬; 叶佐昌; 王燕

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基于反向传播的电路优化与模型参数提取方法

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传统的电路优化和模型参数提取方法假定仿真器为黑盒子,通过修改参数或者优化变量得到仿真结果,并用迭代的方式进行优化或模型参数提取.由于仿真器并未提供梯度信息,因此只能采用不依赖于梯度的优化方法,限制了优化和参数提取的性能.本文介绍了一种开源的电路仿真工具,通过在给出仿真结果的同时计算出指定函数对指定参数的梯度,为基于梯度的优化算法在电路参数提取、电路优化等领域的应用提供了便利.使用该工具实现的梯度下降算法在电感模型和变压器模型参数提取问题上的实验表现显著优于模拟退火等非梯度方法和同一算法不使用其梯度的实现的版本.实验结果证明,本文提出的方法在电路优化和模型参数提取问题上的性能有很好的改进作用.

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来源
《微电子学与计算机》 |2019年第1期|79-84|共6页
作者
高彬; 叶佐昌; 王燕;
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作者单位

清华大学微电子学研究所;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类理论;算法理论;
关键词
仿真器; 电路器件仿真; 电路优化; 电路参数提取; 梯度算法; 优化算法;

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