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NeuroFET 的主要优势：
- 该模式可用于所有的偏置条件（包括 Vds<=0，在切换时）
- 与基于表格的模型相比，直流和射频会聚得到改进
- 与基于表格的模型相比，在低幅度时的失真仿真得到改进
- 与基于表格的模型相比，测量数据区域之外的降级较少
- 与紧凑模型相比，可更精确地获知 S 参数与偏置的关系
- 与紧凑模型相比，可更好地进行失真仿真和功率附加效率（PAE）仿真
- 该模型属于通用模型，适用于 HEMT 和 MESFET 器件
- 作为行业标准的射频仿真器，它适用于是德先进设计系统（ADS）
W8531EP IC-CAP NeuroFET 提取套件许可证可为 FET 和 HEMT 器件中的 Keysight NeuroFET 模型提供提取程序。NeuroFET 是由是德技术中心开发的基于测量的模型。
与其它基于测量的模型（例如是德根模型）不同（它们使用样条对保存在多维表格中的本构关系数据进行内插处理），Keysight NeuroFET 模型使用人工神经网络（ANN）来描述测量状态。ANN 由简单的互连函数（称为神经元）和加权连接组成。它们属于无穷次可微函数，具有良好的失真特性。它们在测量区域的边界和外部（外推法）也具有出色的表现，从而使仿真器具备更好的会聚特性。
IC-CAP NeuroFET 提取套件可让用户执行所有必要的直流测量和 S 参数测量，有助于模型的提取（包括基本去嵌入）。专用的采集程序可避免测量过程中发生器件降级，直至完成大功率区域测量。通过多线程执行误差优化流程，专用程序能够最大限度地提高 CPU 利用率，从而自动完成 ANN 培训。使用 ADS 在 IC-CAP 环境中仿真输出模型文件。用户能够验证模型与初始数据的关系；如果可行的话，与其它的测量数据进行比较，例如非线性测量（不提供）。
图 1. NeuroFET IC-CAP 提取套件
Figure 1. The NeuroFET IC-CAP Extraction Package
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