[发明专利]基于神经网络的GaN JBS二极管器件性能预测方法在审
| 申请号： | 202210258348.5 | 申请日： | 2022-03-16 |
| 公开（公告）号： | CN114692491A | 公开（公告）日： | 2022-07-01 |
| 发明（设计）人： | 段小玲;马浩;王树龙;张进成;张金风;郝跃 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安睿通知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 61218 | 代理人： | 惠文轩 |
| 地址： | 710071 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明涉及微电子器件技术与人工智能技术领域，具体涉及基于神经网络的GaN JBS二极管器件性能预测方法。本发明充分利用神经网络深度学习根据数据自动提取特征的特点，将其应用于GaN JBS二极管器件性能的预测，从而快速预测器件性能，并根据预测结果调整输入结构来优化器件特性；弥补了传统器件仿真和实验测试方法周期长、效率低、耗时耗力的不足，快速便捷地建立起由GaN JBS二极管器件结构与性能指标之间的关联，能够加速GaN JBS二极管性能预测的研究，降低预期性能指标下器件结构的设计难度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 神经网络 gan jbs 二极管 器件 性能 预测 方法 | ||
【主权项】：
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