专利名称：利用神经网络为射频LDMOS热效应建模的方法专利类型：发明专利发明人：姜一波,毕卉
申请号：CN201910870860.3申请日：20190916公开号：CN110688810A公开日：20200114
摘要：本发明提供了一种利用神经网络为射频LDMOS热效应建模的方法，包括：S1，获取反映射频LDMOS热效应特征的特定数据集，并将特定数据集分为训练集和测试集；S2，由训练集中的数据组成输入向量并分批输入神经网络；S3，获得相应输出向量并输入热电等效模型；S4，根据输出向量获得射频LDMOS的输出参数；S5，获取真实值，并根据真实值和输出参数计算两者间的误差；S6，判断误差是否小于规定值，若误差不小于规定值，则根据误差更新神经网络的模型参数，并重复步骤S2－S5，直至误差小于规定值或训练集中的数据均输入神经网络，以获得射频LDMOS的热效应模型。本发明能够避免热效应对建模的影响，提高模型的精度和适应性，并能够减少建模的工作量，使其更易于实现。
申请人：常州工学院
地址：213032 江苏省常州市新北区辽河路666号
国籍：CN
代理机构：常州佰业腾飞专利代理事务所(普通合伙)
代理人：刘松
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