| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| ·建立物理模型的意义 | 第11页 |
| ·国内外半导体器件模型参数提取现状及分析 | 第11-13页 |
| ·半导体器件建模与参数提取的重要性 | 第13-14页 |
| ·选题意义 | 第14-15页 |
| ·本文的主要工作和创新点 | 第15-17页 |
| ·所要解决的主要问题 | 第15页 |
| ·研究步骤安排 | 第15-16页 |
| ·本文的创新 | 第16-17页 |
| 第2章 智能优化算法概述 | 第17-33页 |
| ·遗传算法 | 第17-19页 |
| ·遗传算法的基本流程 | 第17-18页 |
| ·遗传算法的应用 | 第18-19页 |
| ·差分进化算法 | 第19-23页 |
| ·差分进化算法的基本流程 | 第20-21页 |
| ·差分进化算法的工作过程示意图 | 第21-23页 |
| ·粒子群优化算法 | 第23-25页 |
| ·粒子群优化算法的基本流程 | 第23-24页 |
| ·遗传算法和粒子群优化算法的比较 | 第24-25页 |
| ·粒子群优化算法的应用领域 | 第25页 |
| ·粒子群优化算法的改进 | 第25-33页 |
| ·粒子群优化算法的缺陷及改进策略 | 第25-28页 |
| ·引入自适应惯性权重和平均适应度值的粒子群优化算法 | 第28-30页 |
| ·无约束测试函数 | 第30-31页 |
| ·改进的粒子群优化算法的效果测试 | 第31-33页 |
| 第3章 智能优化算法在半导体器件参数提取中的应用 | 第33-67页 |
| ·智能优化算法在肖特基势垒二极管参数提取中的应用 | 第34-49页 |
| ·SBD简介 | 第34-35页 |
| ·SBD结构 | 第35-36页 |
| ·SBD模型概述 | 第36-37页 |
| ·参数提取 | 第37页 |
| ·基于SBDI—V仿真数据的参数提取 | 第37-40页 |
| ·基于SBDI—V实验数据的参数提取 | 第40-46页 |
| ·控制变量设定对智能优化算法性能的影响 | 第46-49页 |
| ·智能优化算法在太阳能电池参数提取中的应用 | 第49-66页 |
| ·太阳能电池构造与发电原理 | 第49-51页 |
| ·太阳能电池模型概述 | 第51-52页 |
| ·适应度函数 | 第52-54页 |
| ·太阳能电池参数提取仿真测试 | 第54-64页 |
| ·太阳能电池实际测量数据的参数提取 | 第64-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第4章 总结与展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-74页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75-77页 |