带状线电路中十字交越不连续性的具有知识神经元的神经网络模型

本文采用一种新型的三层神经网络 ,即隐蔽层具有知识神经元的神经网络 (NNKBN)模拟带状线电路中的十字交越不连续性。NNKBN模型由一组全波时域有限差分法产生的仿真数据进行训练而建立。数值实验表明NNKBN模型在许多方面优于传统的多层感知器模型。     

共面互连线频变电阻电感的稳健知识神经网络模型

本文提出了一种共面互连线频变电阻电感的稳健的知识神经网络模型。该模型具有一个由主要元素项分析（PCA）得到的输入转换矩阵，具有PCA作为前处理器的神经网络，其训练过程变得高效而稳定，构建好的模型在推广性方面也更加稳健。     

多晶材料晶粒生长的Monte Carlo计算机模拟方法 Ⅰ 模拟正常晶粒生长

多晶固体材料的显微结构的演化与诸多因素密切相关,是一复杂的过程。运用适当的计算机方法进行模拟,完成对晶粒生长的完全预测,具有重要意义,且可为材料研究提供新的重要的依据。近年来,一些材料科学研究者运用蒙特卡罗（ＭｏｎｔｅＣａｒｌｏ）方法模拟二维晶粒生长,已取得了较大进展。本文对他们在模拟正常晶粒生长方面采用的基本方法进行综述。关于模拟异常晶粒生长的情况将在下一篇文章中介绍。     

一种基于RLC元包的有损传输线的渐近式构造模型

通过引入两个RLC元包,本文提出了一种针对有损传输线驱动点导纳的 γ d n 模型构造方法,只要有规律地增加RLC元包的个数,该模型很容易实现高阶扩展以适应工作频率和模型精度的要求,并保持等效后电路的稳定性和无源性.SPICE仿真结果表明该模型要比通常使用的开端等效 p 模型具有更高的精度.     

基于遗传算法的片上螺旋电感模型优化方法

给出了一种基于遗传算法的片上螺旋电感宽带电路模型优化方法。通过对螺旋电感Y参数变化规律的分析,首先给出一种能够工作在高频段的电路模型结构。对每个频段内电路模型的参数优化被认为是一个误差最小化的多目标优化问题,将具有全局搜索能力和鲁棒性能的遗传算法引入到该优化过程中。介绍了遗传算法的优化过程以及其中采用的子频带划分方法。优化结果表明,针对不同几何参数的螺旋电感,该优化方法都能得到误差在5%以内的宽频带电感模型。     

共面波导垂直互连结构的人工神经网络模型

垂直互连是三维微波和毫米波集成电路中的典型结构。本文采用人工神经网络模型模拟屏蔽共面波导的垂直互连结构,由时域有限差分法产生网络的训练和测试样本。训练好的网络同时具有时域有限差分法的精度和人工神经网络的快速性。     

多晶材料晶粒生长的Monte Carlo计算机模拟方法 Ⅱ 模拟异常晶粒生长

晶粒生长的显微结构的演化是一种受诸多因素影响的复杂过程。前文已简述模拟二维正常晶粒生长所采用的基本蒙特卡罗（ＭｏｎｔｅＣａｒｌｏ）方法。异常晶粒生长的最直接原因是总体系能的改变。而导致体系能变化的因素很多。本文在重点分析由于晶界能和迁移率的各向异性引起体系能量变化的基础上,介绍模拟异常晶粒生长的基本方法,为解决如何将实际生长环境复杂性引入生长模型中及如何进一步模拟生长的问题提供重要思路。     

多晶材料晶粒生长的Monte Carlo计算机模拟方法：I模拟正常晶粒生长

多晶固体材料的显微结构的演化与诸多因素密切相关,是一复杂的过程,运用适当的计算机方法进行模拟完成对晶粒生长的完全预测,具有重要意义,且可为材料研究提供新的重要的依据,近年来,一些材料科学研究者运用蒙特卡罗（ＭｏｎｔｅＣａｒｌｏ）方法模拟二维晶粒生长,以取得了较大进展,本文对他们在模拟正常晶粒生长方面采用的基本方法进行综述。关于模拟异常晶粒生长的情况将在一篇文章中介绍。     

正常晶粒生长形貌演化的计算机模拟研究

有关多晶材料晶体生长机理及计算机模拟方法，我们已作了详细的论述。本文以蒙特卡罗（Ｍｏｎｔｅ Ｃａｒｌｏ）方法为基础，通过对Ｑ－ｓｔｅｔｅ ｐｏｔｔｓ算法进行改进，建立快速的Ｑ－ｓｔａｔｅ ｐｏｔｔｓ算法，用Ｄｅｌｐｈｌ３．０提供的Ｏｂｊｃｅｔ Ｐａｓｃａｌ语言编写软件，在ＰＣ５８６上实现了多晶材料晶粒生长结构演化的计算机模拟及统计分析。正常晶粒演化形貌图与生产动力力学相符合，逼真度较好。生长指数的     

多晶材料晶粒生长的MonteCarlo计算机模拟方法：II.模拟异常晶粒生长

晶粒生长的显微结构的演化是一种受诸多因素影响的复杂过程，前文已简述模拟二维正常晶粒生长所采用的基本蒙特卡罗（ＭｏｎｔｅＣａｒｌｏ）方法，异常晶粒生长的最直接原因是总体系能的改变。而导致体系能变化的因素很多，本文在重点分析由于晶界能和迁称率的各向异性引起体系能量变化的基础上，介绍模拟异常晶粒生长的基本方法，为解决如何实际一长环境复杂性引入生长模型中及如何进一步模拟生长的问题提供重要思路。