aalto1 untyped-item.component.html
Generation of simulation models from measurement data using interpolation and radial basis function networks
Loading...
URL
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Helsinki University of Technology |
Master's thesis
Electronic archive copy is available via Aalto Thesis Database.
Checking the digitized thesis and permission for publishing
Instructions for the author
Instructions for the author
Location:
Authors
Date
Department
Major/Subject
Mcode
S-55
Degree programme
Language
en
Pages
viii + 39 s. + liitt. 27
Series
Abstract
Tässä työssä käsitellään menetelmiä, joilla voidaan luoda piirisimuloinnissa käytettäviä taulukkomalleja.
Taulukkomallituksen tarkoituksena on luoda simulointimalli suoraan mittausdatasta ilman, että komponentin ekvivalenttipiiriä muodostetaan.
Tämä työ käsittelee erityisesti kahta keskenään erilaista yleistä keinoa tehdä tällainen taulukkomallitus.
Nämä kaksi menetelmää ovat interpolointi ja neuroverkot.
Interpolointi on matemaattinen tapa avaruudessa olevan pisteen arvon määrittelyyn.
Tämä perustuu tietoon muiden avaruuden pisteiden arvoista ja näitä arvoja noudattavan funktion muodostamiseen.
Kirjallisuudessa on esitetty runsaasti erilaisia interpolointimenetelmiä.
Tässä työssä käsitellään kuutiollinen konvolointi -interpolointia ja tätä funktiota käyttävää taulukkomallia.
Sekä funktio että malli on toteutettu APLACiin.
Interpoloinnin lisäksi tässä työssä käsitellään neuroverkkoja ja erityisesti säteittäiskantafunktioneuroverkkoja.
Tämän neuroverkon ohjelmakoodi on toteutettu ANNRF-nimiseen neuroverkkomalligeneraattoriin.
Tähän malligeneraattoriin on jo aikaisemmin implementoitu monikerrosperseptronineuroverkot.
Säteittäiskantafunktioneuroverkkojen käsittely kärjistyy neuronien keskusten määrittelyihin.
Keskusten määrittelyllä on erittäin suuri merkitys säteittäiskantafunktioneuroverkkojen opetuksessa.