CMOS集成电路中ESD保护技术研究 被引量：3

1

作者 王翠霞 许维胜 +2 位作者 余有灵 吴启迪 范学峰 《现代电子技术》 2008年第8期1-3,共3页

分析ESD失效的原因和失效模式,针对亚微米CMOS工艺对器件ESD保护能力的降低,从工艺、器件、电路三个层次对提高ESD保护能力的设计思路进行论述。工艺层次上通过增加ESD注入层和硅化物阻挡层实现ESD能力的提高;器件方面可针对电路的特点... 分析ESD失效的原因和失效模式,针对亚微米CMOS工艺对器件ESD保护能力的降低,从工艺、器件、电路三个层次对提高ESD保护能力的设计思路进行论述。工艺层次上通过增加ESD注入层和硅化物阻挡层实现ESD能力的提高;器件方面可针对电路的特点,选择合适的器件(如MOS,SCR,二极管及电阻)达到电路需要的ESD保护能力;电路方面采用栅耦和实现功能较强的ESD保护。 展开更多

关键词 静电放电 失效模式 ESD保护电路 栅耦合

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优先排序神经网络K网覆盖分类研究 被引量：1

2

作者 朱世交 王真 廖明军 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2007年第2期330-332,共3页

从高维空间特征点覆盖的角度,讨论了优先度排序神经网络(PONN)算法,提出了非各向同性的K网覆盖算法(KPA)算法,最后给出标准测试集和应用测试集的比较结果,并对其与各向同性覆盖中心适配选择算法(CASA)进行了分析与比较,实验结果表明KPA... 从高维空间特征点覆盖的角度,讨论了优先度排序神经网络(PONN)算法,提出了非各向同性的K网覆盖算法(KPA)算法,最后给出标准测试集和应用测试集的比较结果,并对其与各向同性覆盖中心适配选择算法(CASA)进行了分析与比较,实验结果表明KPA算法在样本连续性构造方面优于CASA算法。 展开更多

关键词 优先排序神经网络 模式识别 拓扑空间

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一种通过反馈提高神经网络学习性能的新算法 被引量：17

3

作者 武妍 王守觉 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2004年第9期1488-1492,共5页

为了有效提高前向神经网络的学习性能 ,需要从一个新的角度考虑神经网络的学习训练 基于此 ,提出了一种基于结果反馈的新算法———FBBP算法 将神经网络输入调整与通常的权值调整的反向传播算法结合起来 ,通过调整权值和输入矢量值的... 为了有效提高前向神经网络的学习性能 ,需要从一个新的角度考虑神经网络的学习训练 基于此 ,提出了一种基于结果反馈的新算法———FBBP算法 将神经网络输入调整与通常的权值调整的反向传播算法结合起来 ,通过调整权值和输入矢量值的双重作用来最小化神经网络的误差函数 并通过几个函数逼近和模式分类问题的实例仿真 ,将FBBP算法与加动量项BP算法、最新的一种加快收敛的权值更新的算法进行了比较 ,来验证所提出的算法的有效性 实验结果表明 ,所提出的算法具有训练速度快和泛化能力高的双重优点 。 展开更多

关键词 神经网络 学习算法 泛化 结果反馈

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一种新的快速收敛的反向传播算法 被引量：8

4

作者 武妍 王守觉 《同济大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第8期1092-1095,共4页

提出了一种新的快速的误差反向传播算法 .这种方法从神经网络的权值调节公式入手 ,通过避免过早饱和、加大权值调节的幅度等手段来加快收敛 .并通过对两个奇偶问题、一个函数逼近问题的仿真 ,验证了所提出的算法的有效性 .结果表明 ,所... 提出了一种新的快速的误差反向传播算法 .这种方法从神经网络的权值调节公式入手 ,通过避免过早饱和、加大权值调节的幅度等手段来加快收敛 .并通过对两个奇偶问题、一个函数逼近问题的仿真 ,验证了所提出的算法的有效性 .结果表明 ,所提出的算法在收敛速度等方面大大优于通常的BP(反向传播 )算法、带动量项的BP算法以及其他的一些改进的算法 . 展开更多

关键词 神经网络 反向传播 学习算法

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权值初始化与激励函数调整相结合的学习算法 被引量：6

5

作者 武妍 王守觉 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第30期23-25,44,共4页

提出了一种基于独立元分析(ICA)方法的权值初始化方法和动态调整S型激励函数的斜率相结合的神经网络学习算法。该方法利用ICA从输入数据中提取显著的特征信息来初始化输入层到隐含层权值。而且通过使神经网络的输出位于激励函数的活动区... 提出了一种基于独立元分析(ICA)方法的权值初始化方法和动态调整S型激励函数的斜率相结合的神经网络学习算法。该方法利用ICA从输入数据中提取显著的特征信息来初始化输入层到隐含层权值。而且通过使神经网络的输出位于激励函数的活动区域,对隐含层到输出层的权值进行初始化。在学习过程中,再对每个隐单元和输出单元的激励函数的斜率进行自动调整。最后通过计算机仿真实际的基准问题,验证了论文提出的方法的有效性。实验结果表明,所提出的方法能有效地加快多层前向神经网络的训练过程。 展开更多

关键词 前向神经网络 权值初始化 独立元分析 激励函数

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基于模糊化输入和反转提高神经网络分类性能的方法 被引量：3

6

作者 武妍 王守觉 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2005年第1期15-18,共4页

为有效提高神经网络的分类性能,首先提出了一个可处理模糊输入的模糊神经网络结构,然后由模糊输出和非模糊目标输出定义了代价函数,推导出相应的学习算法,并对该模糊神经网络进行反转,提出了模糊化的反转算法.最后,通过计算机仿真实际... 为有效提高神经网络的分类性能,首先提出了一个可处理模糊输入的模糊神经网络结构,然后由模糊输出和非模糊目标输出定义了代价函数,推导出相应的学习算法,并对该模糊神经网络进行反转,提出了模糊化的反转算法.最后,通过计算机仿真实际的模式分类问题,验证了所提出的方法的有效性.实验结果表明,所提出的方法具有学习效率高、分类准确率高、泛化能力高的优点. 展开更多

关键词 模糊神经网络 模糊化 学习算法 输入 泛化能力 模式分类 计算机仿真 代价函数 性能 优点

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Cadence版图设计环境的建立及设计规则的验证 被引量：3

7

作者 王翠霞 范学峰 +2 位作者 许维胜 余有灵 王子君 《现代电子技术》 2004年第15期18-20,共3页

对版图设计需要的工艺库 ( technology file)文件、显示 ( display)文件的书写进行了详细分析 ,并对设计规则验证 ( DRC)

关键词 工艺库 显示文件 设计规则验证 版图

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氮化镓肖特基结紫外探测器的异常特性测量 被引量：1

8

作者 刘宗顺 赵德刚 +4 位作者 朱建军 张书明 沈晓明 段俐宏 杨辉 《高技术通讯》 CAS CSCD 北大核心 2005年第10期62-67,共6页

测量了GaN肖特基结紫外探测器在有、无光照下的I-V异常特性.分别用362nm和368nm光束对有源区进行横向扫描,得到了光照不同部位时探测器在无偏压、2V反向偏压下的电流.紫外光照到肖特基结压焊电极附近及透明电极边沿附近区域时,探测器在... 测量了GaN肖特基结紫外探测器在有、无光照下的I-V异常特性.分别用362nm和368nm光束对有源区进行横向扫描,得到了光照不同部位时探测器在无偏压、2V反向偏压下的电流.紫外光照到肖特基结压焊电极附近及透明电极边沿附近区域时,探测器在反向偏压下有较大增益,空间响应均匀性变差,在禁带内有两个增益响应峰波长--364nm和368nm.探测器在810nm光照射下,反向偏压下的光响应增益、持续光电导存在光淬灭现象.探测器紫外光照完后,俘获中心及表面陷阱所俘获的部分电荷在高反向偏置电压下老化可以通过隧穿或发射效应释放出来,经过高反向偏置电压老化完后的探测器在同一低反向偏置电压下暗电流比老化前的要小.测量结果为GaN器件的研制提供了参考数据. 展开更多

关键词 氮化镓 肖特基结 紫外探测器 光淬灭 特性测量 异常特性 反向偏置 紫外光照 透明电极 增益响应

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基于多层感知机和RBF转换函数的混合神经网络 被引量：2

9

作者 武妍 王守觉 《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第6期25-27,共3页

为了更有效地优化前向神经网络的求解能力,提出了一种新的综合的转换函数,将多层感知机和RBF神经网络更有机地结合起来,以产生灵活的决策边界。在此基础上推导出了相应的学习算法。并通过对实际的模式分类问题的仿真,将文中的方法与带... 为了更有效地优化前向神经网络的求解能力,提出了一种新的综合的转换函数,将多层感知机和RBF神经网络更有机地结合起来,以产生灵活的决策边界。在此基础上推导出了相应的学习算法。并通过对实际的模式分类问题的仿真,将文中的方法与带动量项BP算法、CSFN、RBF等算法进行了比较,验证了其有效性。 展开更多

关键词 转换函数 径向基函数 多层感知机 混合网络 学习算法

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一种新的双权值前向神经网络学习算法 被引量：2

10

作者 武妍 王守觉 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2005年第13期1-3,16,共4页

提出了一种新的基于遗传算法和误差反向传播的双权值神经网络学习算法,同时确定核心权值、方向权值以及幂参数、学习率等参数,通过适当地调节这些参数,可以实现尽可能多种不同超曲面的特性以及起到加快收敛的效果。并通过对实际的模式... 提出了一种新的基于遗传算法和误差反向传播的双权值神经网络学习算法,同时确定核心权值、方向权值以及幂参数、学习率等参数,通过适当地调节这些参数,可以实现尽可能多种不同超曲面的特性以及起到加快收敛的效果。并通过对实际的模式分类问题的仿真,将文中的方法与带动量项BP算法、CSFN等算法进行了比较,验证了其有效性。实验结果表明所提出的方法具有分类准确率高、收敛速度快的优点。 展开更多

关键词 超曲面神经元模型 双权值神经网络 学习算法 遗传算法

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基于矢量运算的图像光照处理算法 被引量：1

11

作者 朱君波 王守觉 冯浩 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2010年第6期1581-1583,共3页

基于高维形象几何与仿生信息学,提出了一种新的光照处理算法。该算法从高维空间矢量关系的角度,分析图像中的光照问题。采用高维空间矢量表征图像和光照,通过计算图像矢量与光照矢量之间差值得到均衡光照下的图像。实验表明该方法处理... 基于高维形象几何与仿生信息学,提出了一种新的光照处理算法。该算法从高维空间矢量关系的角度,分析图像中的光照问题。采用高维空间矢量表征图像和光照,通过计算图像矢量与光照矢量之间差值得到均衡光照下的图像。实验表明该方法处理效果明显,而且简单容易实现。 展开更多

关键词 高维形象几何 仿生信息学 光照处理 图像处理

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线性与非线性输出单元相结合的神经网络 被引量：1

12

作者 武妍 王守觉 《同济大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第4期516-519,共4页

从神经网络的连接方式着手,扩展从隐含层到输出层的连接,提出了一种新的神经网络连接结构,在此基础上推导出了相应的学习算法.并通过对奇偶问题、非线性函数逼近问题、模式分类问题等的仿真,验证了所提出方法的有效性.实验结果表明,通... 从神经网络的连接方式着手,扩展从隐含层到输出层的连接,提出了一种新的神经网络连接结构,在此基础上推导出了相应的学习算法.并通过对奇偶问题、非线性函数逼近问题、模式分类问题等的仿真,验证了所提出方法的有效性.实验结果表明,通过适当地调整线性输出与非线性输出的比例,所提出的算法具有训练速度快和正确识别率高的双重优点. 展开更多

关键词 学习算法 神经网络 连接结构 泛化

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电子镇流器控制器中带隙基准源的设计与实现

13

作者 余有灵 许维胜 吴启迪 《半导体技术》 CAS CSCD 北大核心 2004年第11期61-64,共4页

根据电子镇流器控制器对基准电源的设计要求,利用不同电流密度下两晶体管基极-发射极电压差的正温度特性,通过镜像电流源方式产生PTAT(proportional to absolute temperature)电流,再结合基极-发射极电压本身的负温度特性产生的电流,形... 根据电子镇流器控制器对基准电源的设计要求,利用不同电流密度下两晶体管基极-发射极电压差的正温度特性,通过镜像电流源方式产生PTAT(proportional to absolute temperature)电流,再结合基极-发射极电压本身的负温度特性产生的电流,形成带隙基准电流源。仿真结果表明,该基准源的性能指标能满足系统设计的要求。 展开更多

关键词 发射极 带隙基准源 基极 晶体管 镜像电流源 仿真结果 温度特性 电子镇流器 电压 控制器

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优先排序覆盖神经网络原理及分析

14

作者 朱世交 张南华 王守觉 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第14期64-65,83,共3页

从高维空间特征点覆盖的角度,讨论了优先度排序神经网络空间覆盖理论,从理论上阐明了运用神经网络构造方法实现空间特征覆盖的意义,最后给出了2维螺旋线识别的测试用例。

关键词 优先排序网络 模式识别 拓扑空间

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前馈优先排序神经网络的构造算法及分析

15

作者 朱世交 杨磊 王守觉 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2007年第5期171-174,共4页

本文从高维空间特征点覆盖的角度,讨论了优先度排序神经网络(PONN)原理与构造算法,提出了各向同性的随机分割算法(RPA)和中心选择算法(CSA),最后给出标准测试集的分类测试结果,并对其进行了分析与讨论,实验结果表明PONN构造方法优于传... 本文从高维空间特征点覆盖的角度,讨论了优先度排序神经网络(PONN)原理与构造算法,提出了各向同性的随机分割算法(RPA)和中心选择算法(CSA),最后给出标准测试集的分类测试结果,并对其进行了分析与讨论,实验结果表明PONN构造方法优于传统前馈神经网络。 展开更多

关键词 优先排序网络 模式识别 拓扑空间

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基于知识规则的构造性优先排序神经网络算法

16

作者 谷秧波 武妍 +1 位作者 朱世交 王守觉 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2008年第7期1645-1648,共4页

从高维空间样本点覆盖的角度,讨论了基于知识规则的构造性优先排序神经网络(PONN)算法的原理,提出了网络构造过程的一般算法以及基于随机取样规则和重心点规则的两个实例算法。实例算法对螺旋线识别和语种识别进行了仿真。实验结果证明... 从高维空间样本点覆盖的角度,讨论了基于知识规则的构造性优先排序神经网络(PONN)算法的原理,提出了网络构造过程的一般算法以及基于随机取样规则和重心点规则的两个实例算法。实例算法对螺旋线识别和语种识别进行了仿真。实验结果证明了算法的有效性。语种识别实验结果也表明基于重心规则的PONN算法在一定条件下优于SVM。 展开更多

关键词 优先度排序神经网络 知识规则 覆盖

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