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MOCVD外延生长Ga_(1-x)Al_xAs_(1-y)Sb_y半导体薄膜气固平衡和人工神经网络预报
1
作者
严六明
胡英
+2 位作者
吴伟
陈念贻
彭瑞伍
《功能材料》
EI
CAS
CSCD
北大核心
1997年第4期363-365,共3页
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...
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。
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关键词
镓铝砷铅
半导体
气固平衡
人工神经网络
薄膜
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职称材料
题名
MOCVD外延生长Ga_(1-x)Al_xAs_(1-y)Sb_y半导体薄膜气固平衡和人工神经网络预报
1
作者
严六明
胡英
吴伟
陈念贻
彭瑞伍
机构
华东理工大学化学系
中国科学院上海冶金研究所
出处
《功能材料》
EI
CAS
CSCD
北大核心
1997年第4期363-365,共3页
基金
国家自然科学基金
文摘
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。
关键词
镓铝砷铅
半导体
气固平衡
人工神经网络
薄膜
Keywords
mocvd ga 1 x al xas 1 y sb y solid vapour equilibrium
,
artificial neural network
分类号
TN304.23 [电子电信—物理电子学]
TN304.055 [电子电信—物理电子学]
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作者
出处
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1
MOCVD外延生长Ga_(1-x)Al_xAs_(1-y)Sb_y半导体薄膜气固平衡和人工神经网络预报
严六明
胡英
吴伟
陈念贻
彭瑞伍
《功能材料》
EI
CAS
CSCD
北大核心
1997
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