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摘要:
为了处理纳米MOSFET载流子分布的量子效应,提出了基于Levenberg-Marquardt BP神经网络的量子更正模型,通过载流子的经典密度计算其量子密度,并对拥有不同隐层数和隐层神经元数的神经网络的训练速度和精度进行了研究.结果表明:含有2个隐层的神经网络具有高的训练速度和精度,但隐层神经元数对速度和精度的影响并不明显;对于单栅和双栅纳米MOSFET,其载流子量子密度可以通过神经网络进行快速计算,其结果与Schrodinger-Poisson方程的吻合程度很高.
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文献信息
篇名 基于神经网络的纳米MOSFET载流子密度量子更正
来源期刊 半导体学报 学科 工学
关键词 神经网络 量子更正 纳米MOSFET 电荷密度
年,卷(期) 2006,(3) 所属期刊栏目 研究论文
研究方向 页码范围 438-442
页数 5页 分类号 TN304.2
字数 1176字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:0253-4177.2006.03.011
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张瑞智 西安交通大学电子与信息工程学院 21 145 7.0 11.0
2 李尊朝 西安交通大学电子与信息工程学院 31 275 8.0 16.0
3 蒋耀林 西安交通大学理学院 33 95 4.0 8.0
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研究主题发展历程
节点文献
神经网络
量子更正
纳米MOSFET
电荷密度
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
半导体学报(英文版)
月刊
1674-4926
11-5781/TN
大16开
北京912信箱
2-184
1980
eng
出版文献量(篇)
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