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J-GLOBAL ID：201802264409699395   整理番号：18A0197665

非接触静電放電におけるニューラルネットワークに基づく因子の影響解析【Powered by NICT】

Effect analysis of factors based on neural network in non-contact electrostatic discharge

著者 (6件)： Jun Huang (Department of Big Data and Electronic Sciences, Guizhou Normal University, Guiyang 550001, China) ,  Fangming Ruan (Department of Big Data and Electronic Sciences, Guizhou Normal University, Guiyang 550001, China) ,  Ming Su (Department of Big Data and Electronic Sciences, Guizhou Normal University, Guiyang 550001, China) ,  Heng Wang (Department of Big Data and Electronic Sciences, Guizhou Normal University, Guiyang 550001, China) ,  Xiangdong Yang (Department of Big Data and Electronic Sciences, Guizhou Normal University, Guiyang 550001, China) ,  Pommerenke David (EMC Lab of Missouri University of Science & Technology, US)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： EMC-Beijing  ページ： 1-4  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： 非接触静電放電(ESD)における放電パラメータは様々な要因により影響され,標的,ガス圧力,温度,湿度に電極移動速度を含む。非接触静電放電の機構は,ニューラルネットワークモデルに基づいて解析し,静電放電の新しい測定システムを用いて測定した非接触静電放電における電流波形と比較した。ニューラルネットワーク法は電極移動速度,ガス圧力,温度および湿度の影響を受け放電電流波形に基づく非接触静電放電における放電パラメータの重みを調整するために使用した,国際規格IEC61000-4 2の要求に合致実験結果波形と比較するために,非接触静電放電事象における放電電流に影響する主要なパラメータを解析した。Copyright 2018 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： *放電 ,  国際規格 ,  計測システム ,  湿度 ,  *ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： 放電電流 ,  電流波形 ,  神経回路網モデル ,  移動速度 ,  ガス圧 ,  影響分析 ,  *静電気放電 ,  *非接触 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 固体デバイス一般  (NC03010Z) ,  研削  (QC03000R) ,  送風機,圧縮機,風車  (QD03000U) ,  トランジスタ  (NC03070N) ,  土壌汚染  (FB04100T)

タイトルに関連する用語 (5件)： 非接触 ,  静電放電 ,  ニューラルネットワーク ,  因子 ,  影響解析