典型文献
粒子群算法和遗传算法提取闪存器件模型参数的对比
文献摘要：
为了有效指导闪存单元的模型参数提取,文中基于BSIM4模型,选取了合适的模型参数,利用粒子群算法和遗传算法作对比,找到了一种最佳的闪存器件模型参数提取方法.POM分子闪存器件是一种新型浮栅闪存器件,将作为研究对象被用于文中模型参数的提取工作.首先在BSIM4中选取要进行提取的参数;然后分别通过粒子群算法和遗传算法优化得到模型参数的最优值,使最终得到的模型仿真数据尽可能拟合对应的器件物理仿真数据,也就是最小化提取模型仿真数据和物理仿真数据之间的误差.结果表明:利用粒子群优化算法可以使模型仿真数据和物理数据较好地拟合,并且最终模型的参数提取误差均在2％以下,而遗传算法提取结果的最大误差为2.8963％;在参数提取误差和计算量方面,粒子群算法都优于遗传算法.
文献关键词：
模型参数提取;闪存器件模型;粒子群算法;遗传算法;参数优化;数据拟合
中图分类号：
作者姓名：
闫国亮;丁洁
作者机构：
太原理工大学,山西 太原 030024
文献出处：
引用格式：
[1]闫国亮;丁洁-.粒子群算法和遗传算法提取闪存器件模型参数的对比)[J].现代电子技术,2022(06):29-34
A类：
闪存器件模型,BSIM4
B类：
粒子群算法,有效指导,存单,模型参数提取,参数提取方法,POM,浮栅,遗传算法优化,最优值,模型仿真,仿真数据,物理仿真,提取模型,粒子群优化算法,终模型,最大误差,计算量,数据拟合
AB值：
0.181349
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