Large-Signal Modeling of GaN HEMTs Using Hybrid GA-ANN, PSO-SVR, and GPR-Based Approaches
Notice bibliographique
Résumé
This article presents an extensive study and demonstration of efficient electrothermal large-signal GaN HEMT modeling approaches based on combined techniques of Genetic Algorithm (GA) with Artificial Neural Networks (ANN), and Particle Swarm optimization (PSO) with Support Vector Regression (SVR). Another promising Gaussian Process Regression (GPR) based large-signal modeling approach is also explored and presented. The GA-ANN addresses the typical problem of local minima associated with the backpropagation (BP) based ANN. The GA successfully aids in the determination of optimal initial values for BP-ANN and enables it to find a unique optimal solution after subsequent of iterations with higher rate of convergence. This is also achieved using PSO-SVR with lower optimization variables. The developed modeling techniques are demonstrated and used to simulate the gate and drain currents of a 2-mm GaN device. All the models are relatively simple, practical, and easy to implement. The gate and drain currents models are embedded in an equivalent large-signal circuit's model and built in Advanced Design System (ADS) software. The implemented model is validated by large-signal measurements and very good fitting results have been obtained. The model also showed an accurate simulation for a nonlinear power amplifier with very good computational speed and convergence.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».