بررسی مدل سازی داده محور و بهینه سازی هوشمند تقویت کننده گیت مشترک: مروری بر روش های یادگیری ماشین، مدل های جایگزین و رویکردهای چندهدفه برای کاربردهای فرکانس بالا و مخابرات نوری

تقویت کننده گیت مشترک با امپدانس ورودی پایین، امپدانس خروجی بالا و پهنای باند فوق العاده وسیع به دلیل حذف اثر میلر، نقش استراتژیکی در کاربردهای فرکانس بالا مانند گیرنده های نوری، تقویت کننده های کم نویز پهن باند و مدارات فرکانس رادیویی ایفا می کند. این مقاله به مرور نظام مند پیشینه پژوهش در زمینه مدل سازی و بهینه سازی تقویت کننده گیت مشترک از تحلیل های تحلیلی خطی با پارامترهای اچ و وای تا رویکردهای نوین یادگیری ماشین می پردازد. بررسی داده های شبیه سازی نشان می دهد که مصالحه اساسی بین بهره و پهنای باند با ضریب همبستگی حدود ۰.۷- قابل مشاهده است و عدد نویز در محدوده ۱.۵ تا ۵ دسی بل قرار دارد. شبکه های عصبی عمیق پارامترهای کلیدی را با خطای کمتر از ۲.۵ درصد و تسریع ۱۰۰۰۰ برابری پیش بینی می کنند. مدل های فرآیند گاوسی امپدانس ورودی را با خطای ۴.۵ درصد و کاهش زمان ۱۰۰ برابری پیش بینی کرده اند. یادگیری انتقالی داده های مورد نیاز برای فناوری جدید را تا ۸۵ درصد کاهش می دهد. نتیجه گیری نهایی آن است که روش های یادگیری ماشین پتانسیل بالایی برای تسریع طراحی و بهبود عملکرد تقویت کننده های گیت مشترک دارند.

Keywords:

تقویت کننده گیت مشترک , ماسفت , یادگیری ماشین , مدل جایگزین , بهینه سازی چندهدفه , پهنای باند , عدد نویز , فرکانس بالا