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设计了一种具有良好泛化能力的神经网络MOSFET模型。通过对超阈值区域和亚阈值区域的分段建模,得到了对器件直流特性和温度特性的精确描述。采用自适应遗传算法对网络的泛化能力进行优化,使模型对训练样本集边界外的数据也有很好的计算精度,具备了良好的预测能力。在Verilog-A平台上实现了分段模型的整合,能直接应用于基于SPICE的电路设计与分析。