摘要
本文研究了MOCVD外延生长Ga1-xAlxAs1-ySby半导体薄膜的生长条件与外延层组成的关系,并用人工神经网络法总结有关气固平衡规律。结果表明,用气相组成,载气流量和生长温度等影响外延层组成的主要参数作为人工神经网络的输入,以固相Ga1-xAlxAs1-ySby中的Al和Sb的含量x、y作为输出,训练的人工神经网络可以预报固相组成x、y,得到满意结果。
The solid vapour equilibrium of metalorganic chemical vapour deposition of Ga 1 x Al xAs 1 y Sb y epilayer on GaSb substrates are studid both by experimental measurement and artificial neural network prediction. It was shown that an artificial neural network,which is trained by using the composition of source vapour,flow rate of carrying gas, growth temperature as neural metwork input vector and composition of epilayer as neural network output vector,could be satisfactorily applied to predict the composition of Ga 1 x Al xAs 1 y Sb y epilayer.
出处
《功能材料》
EI
CAS
CSCD
北大核心
1997年第4期363-365,共3页
Journal of Functional Materials
基金
国家自然科学基金
关键词
镓铝砷铅
半导体
气固平衡
人工神经网络
薄膜
MOCVD Ga 1 x Al xAs 1 y Sb y solid vapour equilibrium,artificial neural network