基于神经网络的三极管温度特性模型研究

被引：3

作者：

许敏丰

机构：

[1] 北京工商大学信息工程学院

来源：

关键词：

BP神经网络; 静态工作点; 线性拟合; 线性插值;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算]; TN32 [半导体三极管（晶体管）];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ; 0805 ; 080501 ; 080502 ; 080903 ;

摘要：

温度对三极管的性能影响较大,使得电路中的静态工作点出现不稳定现象.采用神经网络技术分析实际环境温度对三极管放大特性的影响,并通过实测数据和利用线性均差法得到的数据建立三极管温度特性的神经网络模型.利用该模型可预测温度对放大倍数的影响,掌握电路系统的温度漂移,从而为优化系统性能提供设计依据.

引用

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页数：4

共 6 条

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