MOCVD外延生长GaInAsSb合金半导体薄膜的模式识别和人工神经网络研究

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摘要用模式识别和人工神经网络法总结ＭＯＣＶＤ外延生长ＧａＩｎＡｓＳｂ薄膜的生长条件与外延层组成的关系。结果表明，气相中ＴＭＩｎ和ＴＭＳｂ的含量、Ⅴ／Ⅲ比和生长温度是影响外延层组成的主要因素。用这些参数作特征变量，以外延层铟含量是否大于０６、锑含量是否大于０４作为分类标准，可得到良好的模式识别分类效果和人工神经网络交叉检验结果。

作者严六明吴伟彭瑞伍

机构地区华东理工大学化学系中国科学院上海冶金研究所

出处《稀有金属》 EI CAS CSCD 北大核心 1997年第4期241-244,265,共5页 Chinese Journal of Rare Metals

关键词模式识别人工神经网络 MOCVD GAINASSB

分类号 TN304.23 [电子电信—物理电子学] TN304.055

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