Intervallwertige Support Vector Machines zur Verhaltensmodellierung analoger Schaltungen mit Parametervariationen
Conference: ANALOG 2014 – Analogschaltungen im Systemkontext - Beiträge der 14. GMM/ITG-Fachtagung
09/17/2014 - 09/19/2014 at Hannover, Deutschland
Proceedings: ANALOG 2014 – Analogschaltungen im Systemkontext
Pages: 6Language: germanTyp: PDF
Personal VDE Members are entitled to a 10% discount on this title
Authors:
Krause, Anna; Olbrich, Markus; Barke, Erich (Leibniz Universität Hannover, Institut für Mikroelektroniscche Systeme, Deutschland)
Abstract:
Algorithmen zum Maschinellen Lernen wurden bereits erfolgreich zur Erzeugung von Verhaltensmodellen analoger Schaltungen eingesetzt. Wir verfolgen diesen Ansatz weiter und bilden Parametervariationen in den Modellen mit Hilfe einer speziellen Intervallarithmetik ab. Dieser Beitrag stellt einen neuen Algorithmus vor, der Funktionen mit intervallwertigen Parametern approximiert. Der Ansatz wird zur Modellierung nichtlinearer statischer Kennlinien analoger Schaltungen mit Parametervariationen verwendet. Die Modelle lassen sich erfolgreich mit einem spezialisierten Simulator verwenden.