【摘 要】
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为了有效指导闪存单元的模型参数提取,文中基于BSIM4模型,选取了合适的模型参数,利用粒子群算法和遗传算法作对比,找到了一种最佳的闪存器件模型参数提取方法.POM分子闪存器件是一种新型浮栅闪存器件,将作为研究对象被用于文中模型参数的提取工作.首先在BSIM4中选取要进行提取的参数;然后分别通过粒子群算法和遗传算法优化得到模型参数的最优值,使最终得到的模型仿真数据尽可能拟合对应的器件物理仿真数据,也就是最小化提取模型仿真数据和物理仿真数据之间的误差.结果表明:利用粒子群优化算法可以使模型仿真数据和物理数据较
【机 构】
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太原理工大学,山西 太原 030024
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为了有效指导闪存单元的模型参数提取,文中基于BSIM4模型,选取了合适的模型参数,利用粒子群算法和遗传算法作对比,找到了一种最佳的闪存器件模型参数提取方法.POM分子闪存器件是一种新型浮栅闪存器件,将作为研究对象被用于文中模型参数的提取工作.首先在BSIM4中选取要进行提取的参数;然后分别通过粒子群算法和遗传算法优化得到模型参数的最优值,使最终得到的模型仿真数据尽可能拟合对应的器件物理仿真数据,也就是最小化提取模型仿真数据和物理仿真数据之间的误差.结果表明:利用粒子群优化算法可以使模型仿真数据和物理数据较好地拟合,并且最终模型的参数提取误差均在2％以下,而遗传算法提取结果的最大误差为2.8963％;在参数提取误差和计算量方面,粒子群算法都优于遗传算法.
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