Geniş çalışma bölgeli transistörlerin tek bir çok katmanlı algılayıcı ile modellenmesi

Bu çalışma kapsamında yapay sinir ağları kullanılarak çok geniş bir DC besleme aralığına sahip bir mikrodalga transistorunun kara kutu modeli yapılarak transistöre ait saçılma parametrelerinin tahminin yapılması hedeflenmiştir. Bu amaca yönelik BFP181 transistörüne ait üretici firmanın sağladığı ölçülmüş saçılma parametreleri kullanılmıştır. Kara kutu modelinin tahmin performansının artırılması amacı ile geniş aralığa ait DC besleme değerlerini eğitim ve test aşamalarında birçok alt bölgelere ayırarak artırmayı başardık. Ayrıca yapının hız ve verimlilik analizi için birçok farklı gizli katman nöron ve iki farklı eğitim algoritması olan Levenberg Marquardt ve Bayesian regression yöntemleri ile bir inceleme yapılmıştır. Elde edilen sonuçlar ışığında önerilen yöntem ile çok geniş bir DC besleme aralığına sahip bir mikrodalga transistorunun, geri beslemeli yapay sinir ağları ile modellenmesinin başarılabileceği görülmüştür.