人工神经网络在集成电容的分析与综合中的应用

论文题目: 人工神经网络在集成电容的分析与综合中的应用

论文类型: 硕士论文

论文专业: 电磁场与微波技术

作者: 张宇

导师: 洪伟,殷晓星

关键词: 电容,交指电容,神经网络,微波电路,射频电路,参数提取,建模

文献来源: 东南大学

发表年度: 2005

论文摘要: MIM (Metal-Insulator-Metal)电容和交指电容作为微波电路中的集总元件,常被作为射频旁路电容、隔直电容、电抗性负载,匹配调节器等出现在射频电路中。除此之外,它们在滤波器,功分器、合路器、耦合器,平衡/非平衡变压器方面应用也十分广泛,从前人对各种电容的研究工作中我们可以看到,不管是基于忽略某些微弱场效应而做出各种近似的等效电路法,还是基于各种数值算法的全波分析法,或者是基于实测结果的建库法,都很难同时满足人们在应用中对结果的准确性和有效性的要求。因此,如何对这些集成电容建立快速有效的计算模型成为人们研究的一个重要方向。在理论上,神经网络可以拟合任意非线性度的函数映射关系,因此近年来,人工神经网络强大的非线性输入输出映射能力吸引了越来越多人的关注。对于在电磁研究中的一些规模巨大,结构复杂,无闭式解析公式来直接计算的问题,神经网络无疑是一个很好的选择。集成电容的参数提取就是属于很难用准确的闭式解来解决的问题之一。本文采用了全波分析、等效电路模型、元件库和人工神经网络相结合的方法,用电磁仿真软件和元件库来得出集成电容的频率特性,然后根据我们提出的等效电路模型计算电容,再应用人工神经网络算法,训练出可以可靠逼近电容的几何结构参数和频率特性或电容之间非线性关系的网络。此神经网络我们称之为正向神经网络,即从电容的结构参数得出电容的频率特性及容值的网络。正向神经网络训练成功后,我们着手于训练逆向神经网络,即给出我们设计电路时需要的集成电容的容值,则可以通过逆向神经网络快速得到其有关的结构参数。和传统的搜索法比较,本文尝试了直接将神经网络的输入和输出互换,训练出逆向神经网络。一旦逆向神经网络训练好后,应用时只需要输入想要的系统响应,就可以立即由此网络综合出相应的元件结构参数,这样,不管是由几何结构参数计算响应或者由期望响应计算对应几何结构参数,计算的时间都几乎可以忽略不计。在本文中,我们主要针对四种结构的电容给出了正向和逆向的人工神经网络算例,这四种结构包括:两种端口馈电方式的交指电容和单、多层MIM电容。

论文目录:

摘要

Abstract

第一章 前言

1.1 集成电容简介

1.2 人工神经网络简介

1.3 本文工作

第二章 集成电路中的电容的等效模型

2.1 交指电容

2.2 MIM 电容

2.3 本文采用的电容综合等效电路

2.4 小结

第三章 人工神经网络模型

3.1 神经网络模型及实现

3.1.1 概述

3.1.2 BP 网络模型

3.1.2.1 基本概念与术语

3.1.2.2 BP 算法的数学描述

3.1.2.3 BP 算法实现步骤

3.1.2.4 神经网络性能评估

3.2 在使用神经网络时的几点说明

3.2.1 网络的数据类型

3.2.2 数据的来源

3.2.3 数据的分类

3.2.4 数据的范围

3.2.5 数据的预处理和后处理

3.2.6 神经网络的欠学习和过学习

3.2.7 神经网络训练后在电路设计软件中的嵌入问题

第四章 神经网络在分析与综合电容参数中的应用

4.1 正向神经网络的算例与分析

4.1.1 类型I 端口交指电容

4.1.2 类型II 交指电容

4.1.3 单绝缘层MIM 电容

4.1.4 多绝缘层MIM 电容

4.2 逆向神经网络的算例与分析

4.2.1 类型I 交指电容

4.2.2 类型II 交指电容

4.2.3 单绝缘层MIM 电容

4.2.4 多绝缘层MIM 电容

4.3 实物测试

4.4 小结

结束语

致谢

作者在硕士学习期间发表的论文

参考文献

发布时间: 2007-06-11

参考文献

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