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基于ADT数据的SLD温度建模方法

         

摘要

在对超辐射发光二极管(SLD)实施加速退化试验(ADT)并评估其寿命及可靠性的过程中,其性能参数的温度漂移特性影响了评估的精度,为了剔除这种影响,进而提高评估的精度,需要建立相应的温度与性能参数的关系模型来对试验数据进行处理。对SLD的温度建模进行了研究,为了确定一种适用于SLD及ADT数据处理的温度建模方法。通过调研分析讨论了回归方法、人工神经网络、支持向量机等3种温度建模方法;从建模精度、稳定性等方面对上述方法进行了对比分析,并总结了各种温度建模方法的特点;最终确定支持向量机的温度建模方法更适用于开展SLD及ADT的温度建模工作,从而为SLD及相关产品的温度建模和ADT的评估提供了理论依据。

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