摘要
本发明涉及氮化镓高电子迁移率晶体管(GaN HEMT)紧凑型建模领域,针对GaN CAVET器件紧凑型模型开发的难题,提供一种基于物理引导神经网络的GaN CAVET建模方法,包括以下步骤:先采用TCAD仿真工具构建GaN CAVET晶体管模型,生成模型样本并提取仿真数据;构建基于物理引导神经网络的模型和损失函数;最后使用仿真数据进行模型训练,得到基于物理引导神经网络GaN CAVET模型。
技术关键词
浅层神经网络
建模方法
电流阻挡层
氮化镓高电子迁移率晶体管
仿真数据
超网络
物理
仿真工具
参数
电流值
接触层
紧凑型
样本
层厚度
多层感知机
GaN层
曲线
器件结构
势垒层