Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 6

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  aproksymacja neuronowa
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
EN
This paper presents results of computer simulation made to evaluate how the quality of the smart designs of experiment depends on the methods of generating. The quality of smart designs was evaluated by comparing the known values of special testing functions simulating the real research object and approximated values predicted by neural networks trained with the sets based on smart designs of experiment. The results suggest the possibility of significant reducing the number of experiments runs using studied smart designs.
PL
Artykuł przedstawia wyniki symulacji komputerowej, której celem było dokonanie oceny wpływu metody generowania elastycznych planów eksperymentu na ich jakość. Jakość planów oceniana była na podstawie porównania znanych wartości funkcji testowych symulujących rzeczywisty obiekt badań i wartości aproksymowanych zwracanych przez sieć neuronową uczoną z wykorzystaniem zbiorów danych opartych na analizowanych planach. Wyniki sugerują możliwość znacznej redukcji rozmiaru potencjalnych badań eksperymentalnych planowanych z wykorzystaniem analizowanych planów elastycznych.
PL
Metodę niestacjonarnej spektroskopii fotoprądowej z wykorzystaniem odwrotnego przekształcenia Laplace'a (ILT PITS) zastosowano do obrazowania struktury defektowej monokryształów półizolującego GaAs. Zoptymalizowano oprogramowanie umożliwiające trójwymiarową wizualizację temperaturowych zmian stałych czasowych niestacjonarnych przebiegów fotoprądu. Do wyznaczania parametrów centrów defektowych na podstawie przebiegu linii grzbietowych fałd odpowiadających termicznej emisji nośników ładunku zastosowano aproksymację neuronową. Zobrazowanie struktury defektowej otrzymano w wyniku nałożenia obrazu właściwości centrów defektowych uzyskanego za pomocą odwrotnego przekształcenia Laplace'a na obraz prążków widmowych uzyskany metodą korelacyjną.
EN
Photoinduced transient spectroscopy with implementation of the inverse Laplace transform algorithm (ILT PITS) has been employed to imaging the defect structure of SI GaAs crystals. The computer program for three-dimensional visualisation of the temperature changes of time constants of the photocurrent transients has been optimised. The parameters of defect centres were determined by a neural approximation of the ridgelines of the folds related to the thermal emission of charge carriers. The image of defect structure is obtained by combining the image of the defect centres properties produced by using the inverse Laplace transform with the spectral fringes received by means of the correlation procedure.
PL
Przedstawiono inteligentny system pomiarowy do badania centrów detektowych w półprzewodnikach wysokorezystywnych w zastosowaniu do półizolującego GaAs. Do tworzenia obrazu struktury defektowej na podstawie pomiaru zaników fotoprądu w szerokim zakresie temperatury wykorzystano procedurę korelacyjną oraz procedurę opartą na odwrotnej transformacji Laplace 'a.
EN
In this paper we present the experimental system for characterisation of defect structure of high-resistivity semiconductors with implementation of intelligent procedures. A new approach is exemplified by studies of defect centres in semi-insulating (SI) GaAs. The defect structure images are created from the photocurrent decay measurements in a wide range of temperatures using the correlation procedure and inverse Laplace transformation algorithms.
EN
The paper describes an application of the SDM method (sequence data modification) to searching for an optimum structure of training data set (experiment plan) in a statical neuron approximation.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.