Exploring Support Vector Regression for Modeling of GaN HEMT

Ahmad Khusro, Mohammad Hashmi, Abdul Quaiyum Ansari

2018

DOI 10.1109/imarc.2018.8877341

Достоверность данных 70 средняя

Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

This paper, for the first time, presents a support vector regression (SVR) based small signal modelling approach for a GaN High Electron Mobility Transistor (HEMT). It makes use of the nonlinear Gaussian or Radial Basis kernel function. The proposed technique has been demonstrated by modelling the small signal behavior of a 4×100μm GaN HEMT over a broad frequency range of 1-18 GHz with multi-biasing sets and measured S-parameters. An extremely good agreement has been found between the measured and the modelled performance for the complete frequency range.