Wykorzystanie technik sztucznej inteligencji w projektowaniu układów elektronicznych z fluktuacją parametrów

Autor: Andrzej Rybarczyk

ISBN: 978-83-7837-028-4

Ilość stron: 126

Data wydania: 09/2013

Format: 16.5x23.5cm

Wydawnictwo: EXIT

Spis treści:

Streszczenie
Wykaz podstawowych skrótów i oznaczeń

1. Wstęp
1.1. Ogólne zasady uwzględniania fluktuacji wartości parametrów elementów w procesie projektowania układów elektronicznych
1.2. Sposoby poprawy jakości projektu przy fluktuacji jego parametrów
1.3. Główne metody rozwiązywania problemu "centrowania" i optymalizacji uzysku
1.4. Podsukowanie

2. Podstawowe problemy w projektowaniu monolitycznych układów scalonych związane z rozrzutem wartości ich parametrów
2.1. Rodzaje układów scalonych z punktu widzenia specyfiki projektowania
2.2. Zjawiska negatywne występujące w układach scalonych
2.3. Podsumowanie

3. Związek modelu układu elektronicznego z metodą optymalizacji - przegląd metod optymalizacji uwzględniających rozrzuty wartości parametrów
3.1. Metody deterministyczne
3.2. Optymalizacja układu elektronicznego z modelem statystycznym układu
3.3. Podsumowanie

4. Wybrane problemy optymalizacji projektu układu elektronicznego przy pomocy sztucznych sieci neuronowych
4.1. Przyczyny stosowania SSN w rozwiązaniu zagadnienia optymalizacji
4.2. Sposoby optymalizacji z zastosowaniem SSN
4.3. Przykład zastosowania SSN w zadaniu optymalizacji
4.4. Podsumowanie

5. Systemy wnioskowania rozmytego w projektowaniu układów elektronicznych
5.1. Przyczyny zainteresowania zastosowaniami systemów rozmytych do optymalizacji układów elektronicznych
5.2. Podstawowe wiadomości z logiki rozmytej i zbiorów rozmytych
5.3. Przykład projektowania układu elektronicznego wspomaganego systemem wnioskowania rozmytego
5.4. Podsumowanie

6. Wybrane metody poprawy własności projektu układu elektronicznego wykorzystujące funkcje wrażliwości i sztuczną sieć neuronową
6.1. Zalety podejścia projektowania dedykowanego (dla wybranej klasy układów elektronicznych) wykorzystujące metody sztucznej inteligencji
6.2. Optymalizacja w układach filtrów IRS wyższych rzędów
6.3. Przykłady zastosowań metody
6.4. Podsumowanie

7. Uwagi końcowe
Literatura
Summary