АДАПТАЦІЯ МЕТОДУ ШТУЧНИХ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ ДО АНАЛІЗУ СИГНАЛІВ РЕЛАКСАЦІЙНОЇ СПЕКТРОСКОПІЇ ГЛИБОКИХ РІВНІВ

Д. Б. Грязнов, С. А. Корінь, В. Я. Опилат, О. В. Третяк

Анотація


На основі аналізу недоліків класичних методів обробки сигналів РСГР (релаксаційна спектроскопія глибоких рівнів) запропоновано альтернативний алгоритм, що базується на перевагах методу штучних нейронних мереж. Доведено правомірність його застосування для дослідження простих моделей з одним глибоким рівнем та стійкість до значного рівня зашумленості сигналу.

Ключові слова


РСГР; шум; переріз захоплення; енергія активації; штучні нейронні мережі

Повний текст:

PDF

Посилання


Милнс А. Примеси с глубокими уровнями в полупроводнках. -М., Мир, 1977, -562 с.

Lang D. V. Deep-level transient spectro-scopy: A new method to characterize traps in semiconductors. // Journal of Applied Physics. – 1974. – vol.45, №7. pp. 3023–3032.

Lang, D. V. Fast Capacitance Transient Apparatus: Application to ZnO and O centers in GaP p–n Junctions. // Journal of Applied Physics. – 1974. – vol.45, №.7. pp. 3014–3022.

Третяк О. В., Опилат В. Я., Бойко Ю. В., Грязнов Д. Б., Деркач І. О., Поварчук В. Ю. До питання про визначення поперечного перерізу захоплення носіїв заряду методом DLTS // Сенсорна електроніка і мікросистемні технології. №1, 2010, с. 42-50.

Верлань А. Ф., Сизиков В. С. Интегральные уравнения: методы, алгоритмы, программы. -Киев, 1986.

Weiss S., Kassing R. Deep Level Tran-sient Fourier Spectroscopy (DLTFS)–A technique for the analysis of deep level properties // Solid-State Electronics, –1988. – vol.31, № 12,p.1733-1742).

Dobaczewski L., Peaker A. R., Niel-sen K. B., Laplace-transform deep-level spectroscopy: The technique and its applications to the study of point defects in semiconductors // Journal of Applied Physics. — 2004. — V.96. — № 9. pp 4689-4728.

Тихонов А. Н., Арсенин В. Я. Методы решения некорректных задач. – М.: Наука,1979.

Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика. – М.: Мир, 1992.

Берман Л. С., Лебедев А. А. Емкостная спектроскопия глубоких центров в полупроводниках. – Л.: Наука, 1981. – 46-93 c.

Reddy C. V., Fung S., Beling C. D., Inexpensive circuit for the measurement of capture cross section of deeplevel defects in semiconductors // Review of Scientific Instruments. — 1996. — V67. — № 12, pp. 4279-4281.

Haykin S (1998). Neural Networks: A Comprehensive Foundation. Prentice Hall, NJ, USA, pp. 178-278.

Xiao-Hu Yu , Guo-An Chen Efficient backpropagation learning using optimal learning rate and momentum. Neural Networks – 1997 – V10. – № 3 – pp. 517–527.

Korin S. A, Gryaznov D. B., Boyko Yu. V. Examination of processes and methods of training neuronet for processing DLTS signals// Вісник КНУ: радіофізика та електроніка – 2009. – 12 pp.23–27.

Tommy W. S., Chow Siu-Yeung Cho, Neural Networks and Computing: Lear-ning Algorithms and Applications, // Series: In Electrical and Computer Engineering. – 2007. – Vol.7. – 324p.

Belic I., Gyergyek L. Neural network methodologies for mass spectra recognition // Vacuum. – 1997, – Vol. 48, – №7–9. – pp. 633–637.

Calderon-Macias C., Sen M., Stoffa P. Artificial neural network for parameter estimation in geophysics // Geophysical prospecting – 2000, – Vol.48, – №1, – pp. 21-47.




DOI: https://doi.org/10.18524/1815-7459.2012.4.115253

Посилання

  • Поки немає зовнішніх посилань.


Copyright (c) 2012 Сенсорна електроніка і мікросистемні технології

ISSN 1815-7459 (Print), 2415-3508 (Online)