| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 引言 | 第10页 |
| 1.2 半导体器件模型参数优化发展状况 | 第10-12页 |
| 1.3 研究的目的和意义 | 第12-14页 |
| 1.4 论文的结构和内容 | 第14-15页 |
| 第2章 优化的概述及优化算法简介 | 第15-33页 |
| 2.1 最优化概念 | 第15-16页 |
| 2.1.1 最优化的数学表达 | 第15-16页 |
| 2.1.2 最优化的分类 | 第16页 |
| 2.2 遗传算法(genetic algorithm ,GA) | 第16-20页 |
| 2.2.1 遗传算法的基本理论 | 第17-19页 |
| 2.2.2 遗传算法的流程 | 第19页 |
| 2.2.3 遗传算法的特点 | 第19-20页 |
| 2.3 粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO) | 第20-23页 |
| 2.3.1 粒子群算法的基本理论 | 第20-21页 |
| 2.3.2 粒子群算法流程 | 第21-22页 |
| 2.3.3 粒子群算法的特点 | 第22-23页 |
| 2.4 布谷鸟搜索算法(Cuckoo Search,CS) | 第23-28页 |
| 2.4.1 布谷鸟繁殖行为 | 第23页 |
| 2.4.2 莱维飞行 | 第23-26页 |
| 2.4.3 布谷鸟搜索算法的基本理论 | 第26-27页 |
| 2.4.4 布谷鸟搜索算法流程 | 第27-28页 |
| 2.4.5 布谷鸟搜索算法的特点 | 第28页 |
| 2.5 改进的布谷鸟搜索算法 | 第28-32页 |
| 2.5.1 引入自适应参数 | 第29-31页 |
| 2.5.2 改进的布谷鸟搜索算法测试 | 第31-32页 |
| 2.6 本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 基于优化算法的半导体器件模型参数提取 | 第33-50页 |
| 3.1 片上螺旋电感 | 第33-39页 |
| 3.1.1 片上螺旋电感的结构 | 第33-35页 |
| 3.1.2 在片螺旋电感的性能参数 | 第35-37页 |
| 3.1.3 片上螺旋电感的等效模型 | 第37-39页 |
| 3.2 基于布谷鸟搜索算法(CS)优化片上电感模型 | 第39-46页 |
| 3.2.1 片上螺旋电感模型参数的目标函数 | 第39-41页 |
| 3.2.2 片上螺旋电感模型参数的敏感度分析 | 第41-43页 |
| 3.2.3 片上螺旋电感模型参数的交叉操作 | 第43页 |
| 3.2.4 片上螺旋电感模型参数的优化方向性分析 | 第43-46页 |
| 3.3 布谷鸟搜索算法优化半导体器件模型的程序设计 | 第46-48页 |
| 3.3.1 布谷鸟搜索算法的实现 | 第46-47页 |
| 3.3.2 布谷鸟搜索算法优化半导体器件模型流程 | 第47-48页 |
| 3.4 本章小结 | 第48-50页 |
| 第4章 优化器和建模工具的集成与优化器验证 | 第50-62页 |
| 4.1 市面主流的器件建模工具及优化器研究 | 第50-51页 |
| 4.2 器件模型软件定义 | 第51-58页 |
| 4.2.1 用户需求分析 | 第51-52页 |
| 4.2.2 软件架构及功能定义 | 第52-58页 |
| 4.3 优化器的验证 | 第58-61页 |
| 4.4 本章小结 | 第61-62页 |
| 第5章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 5.1 总结 | 第62-63页 |
| 5.2 展望 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 作者在读期间发表的学术论文及参加的科研项目 | 第69页 |
