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申请/专利权人：武汉大学
摘要：本发明公开了一种基于BP神经网络的GFET建模方法，包括数据采集，数据预处理，确定所用BP网络GFET模型结构，GFET模型构建和训练，对GFET模型预测输出电流进行反归一化得到模型输出值，GFET模型的Verilog-A实现等6个步骤；本发明具有计算时间短、精确度高、不需要完备的器件理论知识，能用于电路设计仿真的优点。
主权项：一种基于BP神经网络的GFET建模方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1.数据采集：采集一定量的GFET输入输出数据用于BP网络模型训练和测试，经训练测试后得到的网络模型即可用于对GFET在其他输入参数下性能的预测；输入数据包括栅源电压Vgs、漏源电压Vds、沟道宽度W、沟道长度L，输出数据为沟道电流Id；采集到数据后按一定比例将所有数据随机分为训练数据和测试数据；步骤2.数据预处理：将步骤1所得数据统一进行归一化处理；步骤3.确定所用BP网络GFET模型结构，包括隐含层数目和每个隐含层的神经元个数，输入层神经元数目为输入参数个数，输出层神经元数目为输出参数个数；步骤4.GFET模型构建和训练；步骤5.对GFET模型预测输出电流进行反归一化，得到模型输出值；步骤6.GFET模型的Verilog‑A实现。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉大学 一种基于BP神经网络的GFET建模方法
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