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J-GLOBAL ID：201702290455826231   整理番号：17A1636820

H BT接合部温度の知識ベースニューラルネットワーク(KBNN)モデル化と電気的測定からの熱抵抗【Powered by NICT】

Knowledge-based neural network (KBNN) modeling of HBT junction temperature and thermal resistance from electrical measurements

著者 (4件)： Iwamoto Masaya (Keysight Technologies, Inc., Santa Rosa, CA, 95403, USA) ,  Xu Jianjun (Keysight Technologies, Inc., Santa Rosa, CA, 95403, USA) ,  Zhou Wenfan (Keysight Technologies, Inc., Santa Rosa, CA, 95403, USA) ,  Root David E. (Keysight Technologies, Inc., Santa Rosa, CA, 95403, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IMS  ページ： 1069-1071  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 知識ベースニューラルネットワーク(KBNN)モデリングと解析法はH BTの簡単な電気的測定から,Rth,接合温度,Tjおよび熱抵抗を決定するために提示した。「知識」付加的事前を付与したとき,この方法は古典的アプローチの健全な物理的原理を保持しているが神経回路網の数学的特性に基づいたモデリングと予測のための有意な付加的実用的利点を提供する。法は,周囲温度Tamb,電力散逸,Pdissの関数としてTjおよびRthのための明示的,無限微分可能近似を返す。法は実験変数の完全なセットを用いた加工による非常に広い範囲(例えば30°Cから260°C)上のTjの信頼できる予測を可能にする。法もバイアスと温度の関数として自動的に訓練された,測定に基づくDC電気-熱トランジスタモデルを提供する。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *モデリング ,  トランジスタモデル ,  近似法 ,  *知識ベース ,  微分 ,  *電気測定 ,  *ニューラルネットワーク ,  神経回路網 ,  *熱抵抗
準シソーラス用語： 温度関数 ,  周囲温度 ,  *接合温度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： トランジスタ  (NC03070N)

タイトルに関連する用語 (7件)： BT ,  接合部温度 ,  知識 ,  ニューラルネットワーク ,  モデル ,  電気的測定 ,  熱抵抗