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题名粒子群算法和遗传算法提取闪存器件模型参数的对比
被引量：2
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作者
闫国亮
丁洁
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机构
太原理工大学
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出处
《现代电子技术》
2022年第6期29-34,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(61604105)。
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文摘
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。
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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
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Keywords
model parameter extraction
flash memory device model
particle swarm algorithm
genetic algorithm
parameter optimization
data fitting
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分类号
TN919-34
[电子电信—通信与信息系统]
TP311
[电子电信—信息与通信工程]
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