Predictive model of a reduced surface field p-LDMOSFET using neural network

Byunghwhan Kim; Sungmo Kim; Dae Woo Lee; Tae Moon Roh; Jongdae Kim

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Predictive model of a reduced surface field p-LDMOSFET using neural network

机译：使用神经网络的减少表面场p-LDMOSFET的预测模型

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Due to complex dynamics, it has been extremely difficult to model high power devices. A predictive model is constructed by using a backpropagation neural network (BPNN). The BPNN was applied to predict electrical characteristics of a reduced surface field p-channel lateral double-diffused MOSFET. Drain-source currents for applied drain-source voltages were measured with a HP4156A. Prediction performance of BPNN model was optimized with variations in training factors. With respect to the reference models, the optimized models demonstrated considerably improved predictions. Model predictions were highly consistent with actual measurements. Further improvement was obtained by constructing a modular network comprising multiple BPNNs.

机译：由于复杂的动力学，对高功率器件建模非常困难。通过使用反向传播神经网络（BPNN）构建预测模型。 BPNN用于预测减小的表面场p沟道横向双扩散MOSFET的电特性。用HP4156A测量了施加的漏极-源极电压的漏极-源极电流。 BPNN模型的预测性能通过训练因子的变化进行了优化。关于参考模型，优化的模型显示出大大改善的预测。模型预测与实际测量高度一致。通过构建包含多个BPNN的模块化网络可以获得进一步的改进。

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来源
《Solid-State Electronics》 |2004年第12期|p.2153-2157|共5页
作者
Byunghwhan Kim; Sungmo Kim; Dae Woo Lee; Tae Moon Roh; Jongdae Kim;
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作者单位

Department of Electronic Engineering, Bioengineering Research Center, Sejong University, 98 Goonja-Dong, Kwangjin-Ku, Seoul 143-747, Korea;

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收录信息美国《科学引文索引》(SCI);美国《工程索引》(EI);美国《生物学医学文摘》(MEDLINE);
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类一般性问题;
关键词

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