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用于FET建模的多子模型软切换ANN框架，具有更强的收敛性能
《IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques》：Multi-Submodel Soft-Switch ANN Framework for FET Modeling With Enhanced Convergence
【字体： 大 中 小 】 时间：2026年01月28日 来源：IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques 4.5
编辑推荐：
人工神经网络（ANN）在晶体管建模中存在大信号仿真收敛困难及低电压区物理不一致等问题。本文提出多子模型ANN框架，通过低栅压、低漏压及外推区独立建模，结合信息型分区方法与软开关技术实现平滑过渡，并扩展温度映射技术使模型适应-40℃至150℃范围。实验表明该方法在直流、小信号和大信号测试中精度提升，尤其解决传统ANN的大信号收敛难题。