| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 第一章 引言 | 第7-11页 |
| ·电路仿真原理 | 第7页 |
| ·已有电子器件建模方法概述 | 第7-8页 |
| ·PSpice | 第8-10页 |
| ·PSpice 简介 | 第8页 |
| ·PSpice 的基本组成 | 第8-10页 |
| ·PSpice 中已有非线性器件建模方法概述 | 第10-11页 |
| ·多项式 | 第10页 |
| ·函数法 | 第10页 |
| ·查表 | 第10-11页 |
| 第二章 神经网络原理及学习规则 | 第11-21页 |
| ·神经网络简介 | 第11-14页 |
| ·生物神经元模型 | 第11-12页 |
| ·人工神经元模型 | 第12-13页 |
| ·神经网络的结构 | 第13页 |
| ·人工神经网络的应用 | 第13-14页 |
| ·BP 网络的学习及训练规则 | 第14-17页 |
| ·BP 网络模型 | 第14页 |
| ·BP 网络的学习规则 | 第14-17页 |
| ·BP 网络的训练过程 | 第17页 |
| ·径向基神经网络的学习及训练规则 | 第17-21页 |
| ·径向基网络模型 | 第17-19页 |
| ·径向基网络的创建与学习过程 | 第19-21页 |
| 第三章 基于神经网络的非线性电子器件的PSpice 建模 | 第21-31页 |
| ·选用器件 | 第21页 |
| ·总体思路 | 第21-22页 |
| ·基于BP 网络建模的实现过程 | 第22-26页 |
| ·设计并训练BP 网络并得出网络参数 | 第22-24页 |
| ·根据输出表达式确立单个神经元建模方案 | 第24页 |
| ·实现整个网络 | 第24-26页 |
| ·基于RBF 神经网络的PSpice 建模 | 第26-29页 |
| ·神经元及神经网络的PSpice 建模方法 | 第26-28页 |
| ·建立器件模型 | 第28-29页 |
| ·模型验证 | 第29-31页 |
| 第四章 RBF 网络与BP 网络在建模中的性能比较 | 第31-33页 |
| 第五章 结论 | 第33-34页 |
| 主要工作 | 第33页 |
| 工作展望 | 第33-34页 |
| 参考文献 | 第34-36页 |
| 致谢 | 第36-37页 |
| 在学期间学术成果情况 | 第37页 |