一种具备良好泛化能力的神经网络MOSFET模型

设计了一种具有良好泛化能力的神经网络MOSFET模型。通过对超阈值区域和亚阈值区域的分段建模,得到了对器件直流特性和温度特性的精确描述。采用自适应遗传算法对网络的泛化能力进行优化,使模型对训练样本集边界外的数据也有很好的计算精度,具备了良好的预测能力。在Verilog-A平台上实现了分段模型的整合,能直接应用于基于SPICE的电路设计与分析。

三类籼稻近亲型二元不育系的一般配合力研究

利用3个全同胞型二元不育系、11个回交型二元不育系和10个半同胞型二元不育系及其10个亲本纯合不育系,分别与南恢04、明恢86、辐恢838、先恢207和密阳46等5个恢复系按照NCⅡ交配设计配制了50个单交种和120个改良单交种,按随机区组的随机模型分析方法,对二元不育系主要性状进行了配合力分析。结果表明,所有性状的一般配合力方差和特殊配合力方差均达到了极显著水平。按照方差分析的分群比较法研究了三类二元不育系与纯合不育系单株产量及其构成因素的一般配合力差异,结果表明三类二元不育系单株产量和有效穗数的一般配合力都比纯合不育系极显著增加,回交型二元不育系和半同胞型二元不育系结实率的一般配合力也极显著高于纯合不育系,其他性状上二元不育系和纯合不育系没有明显差异。在水稻改良单交种育种中,以双亲具有近亲关系的二元不育系作母本进行适当配组,有可能选育出比相应单交种产量更高的水稻改良单交种。