Preview

Известия высших учебных заведений. Материалы электронной техники

Расширенный поиск

Поиск начального приближения для задачи экстракции параметров модели мемристора с помощью методов машинного обучения

https://doi.org/10.17073/1609-3577-2021-2-

Аннотация

В центре внимания данной работы лежит задача экстракции параметров модели мемристора из экспериментально полученных вольтамперных характеристик. Ставится проблема поиска начального приближения для данной задачи на основе анализа внешнего вида ВАХ средствами машинного обучения.

Об авторах

Е. С. Шамин
АО «НИИМЭ»
Россия

124460, Москва, Зеленоград, ул. Академика Валиева, д. 6 стр. 1

Шамин Евгений Сергеевич



Д. А. Жевненко

Россия

Жевненко Дмитрий Алексеевич



Ф. П. Мещанинов

Россия

Мещанинов Федор Павлович



В. С. Кожевников

Россия

Кожевников Владислав Сергеевич



Е. С. Горнев
АО «НИИМЭ»
Россия

Горнев Евгений Сергеевич



Список литературы

1. Strukov D. B. et al. The missing memristor found //nature. – 2008. – Т. 453. – №. 7191. – С. 80-83.

2. Pershin Y. V., Di Ventra M. On the validity of memristor modeling in the neural network literature //Neural Networks. – 2020. – Т. 121. – С. 52-56.

3. Кожевников В. С. и др. Анализ методов математического моделирования мемристоров //Международный форум «Микроэлектроника-2019» 5-я Международная научная конференция «Электронная компонентная база и микроэлектронные модули». – 2019. – С. 556-568.

4. Chawa, A., et al. "A simple quasi-static compact model of bipolar reram memristive devices." IEEE Transactions on Circuits and Systems II: Express Briefs 67.2 (2019): 390-394.

5. Garcia, A. A., and L. O. Reyes. "Analysis and parameter extraction of memristive structures based on Strukov’s non-linear model." Journal of Semiconductors 39.12 (2018): 124009.

6. Yakopcic C. et al. A memristor device model //IEEE electron device letters. – 2011. – Т. 32. – №. 10. – С. 1436-1438.


Для цитирования:


Шамин Е.С., Жевненко Д.А., Мещанинов Ф.П., Кожевников В.С., Горнев Е.С. Поиск начального приближения для задачи экстракции параметров модели мемристора с помощью методов машинного обучения. Известия высших учебных заведений. Материалы электронной техники. 2021;24(2). https://doi.org/10.17073/1609-3577-2021-2-

Просмотров: 14


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1609-3577 (Print)
ISSN 2413-6387 (Online)