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Microwave Modeling Using Artificial Neural Networks and Applications to Embedded Passive Modeling

机译:使用人工神经网络的微波建模及其在嵌入式无源建模中的应用

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摘要

In this paper, artificial neural network (ANN) approaches to modeling of high-frequency effects of embedded passives in multi-layer printed circuits are presented. Recently developed automatic model generation (AMG) methods for efficient training of ANN models are described, allowing ANN models to automatically learn from electromegnetic (EM) behavior of embedded resistors and capacitors. Through fast and accurate EM-based neural models, we enbable consideration of EM effects in high-frequency and high-speed computer-aided design (CAD), including component''s geometrical/physical parameters as optimization variables. Demonstration examples including geometrical/physical-orientated neural models of embedded capacitors and resistors are presented.
机译:本文提出了一种人工神经网络(ANN)方法来对多层印刷电路中的嵌入式无源元件的高频效应进行建模。描述了最近开发的用于有效训练ANN模型的自动模型生成(AMG)方法,使ANN模型可以从嵌入式电阻器和电容器的电动(EM)行为中自动学习。通过快速,准确的基于EM的神经模型,我们可以考虑高频和高速计算机辅助设计(CAD)中的EM效应,包括部件的几何/物理参数作为优化变量。演示示例包括嵌入式电容器和电阻器的几何/物理定向神经模型。

著录项

  • 来源
    《 》|2007年|1-4|共4页
  • 会议地点
  • 作者

    Zhang; Q.J.; Ton; L.; Cao; Y.;

  • 作者单位
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