神经网络在MEMS传感器开发中的方法
Yan Liu1, Mingda Ping1, Jizhou Han1
1School of Mechano-Electronic Engineering, Xidian University, Xi'an 710071, China.
Micromachines
|November 27, 2024
概括
神经网络 (NN) 正在彻底改变微电子机械系统 (MEMS) 传感器开发. 这些人工智能方法加速设计,制造和校准,从而为各种应用提供高性能传感器.
科学领域:
- 材料科学与工程 材料科学与工程
- 电气工程 电气工程
- 计算机科学 (人工智能)
背景情况:
- 微电子机械系统 (MEMS) 传感器在商业和工业检测中至关重要.
- 传统的MEMS传感器开发方法在设计,制造和校准方面面临着挑战.
- 人工智能,特别是神经网络 (NN) 的整合提供了一个变革性的方法.
研究的目的:
- 在MEMS传感器开发中提供神经网络 (NN) 应用的全面概述.
- 突出使用NNs用于结构设计,制造和输出补偿的优点.
- 讨论NN在推进MEMS传感器技术方面的当前挑战和未来前景.
主要方法:
- 对MEMS中NN应用的现有文献和案例研究的审查.
- 分析NN在优化MEMS传感器设计和制造流程方面的优势.
- 讨论数据集构建,模型选择和对NN实施的参数优化.
主要成果:
- NN方法显著提高了预测MEMS设备性能的速度.
- 无线网络能够快速生成针对特定需求量身定制的设备解决方案.
- 无线网络有助于为MEMS传感器创建更准确的校准和补偿模型.
结论:
- 神经网络正在通过提高研究效率和设备性能来改革MEMS传感器的开发.
- NN集成加速了高性能MEMS传感器创建的周期.
- 需要进一步的研究,以解决MEMS应用程序的NN实施中的关键挑战.
