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申请/专利权人：西安电子科技大学
摘要：本发明公开了一种非线性电流模型的建模方法及非线性电流模型，该方法包括：获取多偏置、多温度下器件的非线性电流数据，并构建训练集；使用反向传播神经网络描述非线性电流模型；其中，反向传播神经网络的输入包括集电极电压、基极电流和环境温度，输出为集电极电流；基于反向传播神经网络的导数特性构建组合损失函数；将组合损失函数作为PSO算法的适应度函数，利用PSO算法优化反向传播神经网络的权重和偏置，得到具有最优权重和偏置的反向传播+神经网络；利用训练集对具有最优权重和偏置的反向传播神经网络进行训练，得到训练好的非线性电流模型。该方法构建的非线性电流模型具有更好的泛化能力、更好的建模一致性和更高的建模精度。
主权项：1.一种非线性电流模型的建模方法，其特征在于，包括：获取多偏置、多温度下器件的非线性电流数据，并构建训练集；使用反向传播神经网络描述非线性电流模型；其中，所述反向传播神经网络的输入包括集电极电压、基极电流和环境温度，输出为集电极电流；基于所述反向传播神经网络的导数特性构建组合损失函数；将所述组合损失函数作为PSO算法的适应度函数，基于所述训练集，利用PSO算法优化所述反向传播神经网络的权重和偏置，得到具有最优权重和偏置的反向传播神经网络；利用所述训练集对所述具有最优权重和偏置的反向传播神经网络进行训练，得到训练好的非线性电流模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安电子科技大学 一种非线性电流模型的建模方法及非线性电流模型
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