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题名影响ESD荷电器件模型放电电流的关键参数研究
被引量：1
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作者
邢洁
王明湘
何健
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机构
苏州大学电子信息学院微电子学系
飞索半导体中国有限公司
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出处
《半导体技术》
CAS
CSCD
北大核心
2007年第4期349-353,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(60406001)
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文摘
静电放电峰值电流是基于荷电器件放电模型的放电测试装置中波形验证的关键指标。针对影响放电峰值电流的几个因素:测试探针长度、直径、形状和充电盘绝缘介电层的厚度,研究了这些参数变化对放电峰值电流的影响规律。根据研究结果可调整相应参数,保证荷电器件放电模型的测试装置符合测试标准。基于LRC放电电路的等效模型,实验结果给出了到满意的定量或定性解释。
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关键词
静电放电
荷电器件放电模型
测试探针
lrc模型
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Keywords
electrostatic discharge （ESD）
charged device model （CDM）
pogo-pin
lrc model
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分类号
TN43
[电子电信—微电子学与固体电子学]
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题名舵机异常检测模型的设计与研究
被引量：2
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作者
杨瑞峰
王伟丽
郭晨霞
秦浩
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机构
中北大学仪器与电子学院
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出处
《电子测量技术》
北大核心
2022年第4期1-6,共6页
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基金
山西省重点研发计划项目(201903D121060)资助。
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文摘
针对舵机测试数据量大且样本不均衡问题,提出了一种使用灰狼优化算法(GWO)优化深度神经网络(DNN)并与逻辑回归分类器(LRC)相结合的舵机异常检测模型(GWO-DNN-LRC)。模型的构建有效地解决了舵机测试数据中小样本难以被准确分类的问题,适用于舵机测试数据的深度特征提取与多故障分类。该方法的准确度达到99.261%,相较于LRC、DNN、GWO-DNN分别提高了4.931%、0.205%、0.087%,精确度、召回率、F-score达到98.417%、98.062%、98.217%。在不同类别分类准确度对比中,6种小样本的类别能够达到100%。实验结果表明,该方法充分提高了舵机异常检测的性能,是深度学习技术在舵机测试数据中的有效应用。
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关键词
舵机
异常检测
GWO-DNN-lrc模型
不均衡数据分析
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Keywords
steering gear
abnormal detection
GWO-DNN-lrc model
unbalanced data analysis
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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