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
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