【摘 要】
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针对当前电路仿真中存在的复杂非线性电子器件的建模问题，利用RBF神经网络在函数逼近时所具有的速度快、精度高的特点，提出了根据RBF网络学习器件的输入输出特性，将得出的网络结
【机 构】
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东北师范大学应用电子技术研究所,海军海洋测绘研究所
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针对当前电路仿真中存在的复杂非线性电子器件的建模问题，利用RBF神经网络在函数逼近时所具有的速度快、精度高的特点，提出了根据RBF网络学习器件的输入输出特性，将得出的网络结构用Pspice中的电路描述语言进行描述，建立了非线性电子器件模型的方法，并验证其有效性．结果表明该方法可作为一种用于非线性器件建模的通用方法．
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