幅広い所望特性に対する適切トポロジーの推論

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ECT20030

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 電子回路研究会

発行日: 2020/03/09

タイトル(英語): Proper topology inference for a wide range of desired specifications

著者名: 松場 輝樹(群馬大学),髙井 伸和(群馬大学),齋藤 彰寛(群馬大学),今野 哲史(群馬大学)

著者名(英語): Teruki Matsuba(Gunma University),Nobukazu Takai(Gunma University),Akihiro Saitou(Gunma University),Satoshi konno(Gunma University)

キーワード: 電子回路|アナログ回路|人工知能|分類学習|electronic circuit|analog circuit|artificial intelligent|classification learning

要約(日本語): アナログ回路設計は、所望特性によって適切回路トポロジーを選択する必要がある。しかし、この適切回路選択は、技術者が知識や経験に基づき行う必要がある。そこで、所望特性から適切回路を機械学習を用いて自動選択するモデルを提案する。多くの回路トポロジーを登録した。学習データを作成する際の評価式を２つ使用し、登録回路の性能をより引き出した。結果とし、回路特性から適切回路を高確率で自動選択するモデルを作成した。

要約(英語): In analog circuit design, it is necessary to select an appropriate circuit topology according to desired characteristics.However, this work must be performed by engineers based on their knowledge and experience.Therefore, we created a model that automatically selects the appropriate circuit from the desired characteristics using machine learning.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,341 Kバイト