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Load Pull系统高频测试误差分析及新型测试方案

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固体电子学研究与进展 2016年第4期36卷 312-317页

作者：汪珍胜郑惟彬王维波陶洪琪钱峰徐波南京电子器件研究所南京210016

负载牵引(Load pull)测试系统是一个复杂的微波测试系统,在不同的频段有不同的实现方案以及测试误差。本文从Load pull系统及待测器件的固有特性出发,分析了系统高频测试误差产生的原因,并且提出了一种提高系统高频测试精度的新型测试... 详细信息

负载牵引(Load pull)测试系统是一个复杂的微波测试系统,在不同的频段有不同的实现方案以及测试误差。本文从Load pull系统及待测器件的固有特性出发,分析了系统高频测试误差产生的原因,并且提出了一种提高系统高频测试精度的新型测试方案。

关键词：负载牵引在片高频负载牵引毫米波负载牵引

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负载牵引测试系统的误差源分析

固体电子学研究与进展 2015年第6期35卷 560-564页

作者：汪珍胜郑惟彬王维波陶洪琪钱峰徐波南京电子器件研究所南京210016

负载牵引测试系统是一个复杂的微波测试系统,必然存在测试误差。本文从系统的组成、系统的校准、测量仪器自身测试误差和测试环境等角度分析了误差的来源,及其对测试系统的影响。

关键词：负载牵引误差误差源测试误差分析

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一种改进的高频GaN HEMT器件模型

固体电子学研究与进展 2021年第5期41卷 354-358页

作者：余国栋汪珍胜王储君王维波陶洪琪南京电子器件研究所南京210016

提出了一种改进的氮化镓高电子迁移率晶体管(GaN HEMTs)的小信号和大信号模型。该小信号模型通过改进拓扑结构来提升对高频下分布式效应的拟合,对比栅宽为4×30μm的100 nm栅长GaN HEMT器件,在110 GHz内的平均拟合误差为3.48%。在非线... 详细信息

提出了一种改进的氮化镓高电子迁移率晶体管(GaN HEMTs)的小信号和大信号模型。该小信号模型通过改进拓扑结构来提升对高频下分布式效应的拟合,对比栅宽为4×30μm的100 nm栅长GaN HEMT器件,在110 GHz内的平均拟合误差为3.48%。在非线性电流模型中,改进的电流方程提升了对低栅压下直流I-V特性的拟合精度,通过结合非线性电容模型,构建了GaN HEMT大信号模型。对比35 GHz负载牵引系统的测试数据,大信号模型仿真结果表明,改进的非线性模型对GaN HEMT大信号特性有良好的预测能力。

关键词： GaN HEMT 小信号模型大信号模型负载牵引

有限样本下土壤有机碳密度空间分布预测模型对比分析

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水土保持研究 2024年第5期31卷 173-181,191页

作者：袁可张晨赵建林汪珍亮杨节许中胜长安大学地质工程与测绘学院西安710054 安徽省第二测绘院合肥230031

[目的]探讨不同机器学习模型在有限样本条件下预测表层土壤有机碳密度(SOCD)空间分布的精度和适用性,为黄土高原流域尺度碳库研究提供参考。[方法]基于延河子流域有限样本,对比多元线性逐步回归(SR)、随机森林(RF)、极端梯度提升(XGB)... 详细信息

[目的]探讨不同机器学习模型在有限样本条件下预测表层土壤有机碳密度(SOCD)空间分布的精度和适用性,为黄土高原流域尺度碳库研究提供参考。[方法]基于延河子流域有限样本,对比多元线性逐步回归(SR)、随机森林(RF)、极端梯度提升(XGB)、支持向量机(SVM)这4种机器学习模型对表层土壤(0—20 cm)SOCD的预测精度和稳定性。[结果](1)在有限样本条件下,4种机器学习模型均可以较好地预测流域尺度SOCD空间分布,其中SVM模型精度最优,其50次预测的RMSE,R^(2),MAE平均值分别为0.74,0.43,0.64;(2)不同土地利用类型的SOCD均值估算结果大小一致且具有显著差异,均为灌木林>林地>草地>耕地,研究区总有机碳储量(0—20 cm)为2.39×10^(6 )t;(3) SOCD空间分布预测因子重要性评价结果表明地形因子、NDVI_(max)、近红外波段地表反射率(B5)以及K-T变化中的Brightness因子对模型预测精度具有显著贡献。[结论]研究表明在有限样本条件下机器学习模型结合相关变量因子可有效应用于黄土高原流域尺度表层SOCD空间分布反演及碳库研究。

关键词：土壤有机碳机器学习控制因子黄土高原

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可调增益均衡性宽带MMIC低噪声放大器设计

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电子与封装 2006年第6期6卷 31-36页

作者：汪珍胜陈效建郑惟彬李辉单片集成电路与模块国家级重点实验室南京210016

文章提出了一种新颖的具有可调增益均衡特性的宽带全单片低噪声放大器电路设计方法,它将用于微波功率模块(MPM)的固态功率放大器(SSPA)链前端中的两项功能独立的电路(多级单片宽带低噪声放大器LNA和单片宽带频率均衡放大器FEA)组合设计... 详细信息

文章提出了一种新颖的具有可调增益均衡特性的宽带全单片低噪声放大器电路设计方法,它将用于微波功率模块(MPM)的固态功率放大器(SSPA)链前端中的两项功能独立的电路(多级单片宽带低噪声放大器LNA和单片宽带频率均衡放大器FEA)组合设计在一块单片电路芯片中。其中LNA部分采用高效率高增益宽带级联型分布放大器取代常规的行波式分布放大器,使得放大器级数显著减少;频率均衡放大器提出用一种利用FET作可调元件的嵌入式低损无源网络来取代,使得放大器的增益特性在频带中部下凹可调,补偿了行波管“山丘状”功率增益特性。在此基础上完成设计的 MMIC LNA,仅使用3个0．25μm×120μm pHEMT,在6GHz～18GHz频带内,小信号增益14．3 ±0．8 dB,输入、输出反射损耗<-10 dB,NF<5 dB;嵌入可调增益均衡网络后,在其他性能参数基本保持不变的前提下,频带中部引入的电调衰减范围超过6．5 dB,完全满足MPM要求。

关键词：微波单片集成电路频率均衡器可调增益级联型分布放大器微波功率模块

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Ka波段100W固态功率合成器

电子与封装 2010年第9期10卷 5-7,37页

作者：徐建华蔡昱汪珍胜钱兴成南京电子器件研究所南京210016

随着科技发展,对大功率的需求越来越高,但是单个固态功率放大器输出功率有限,功率合成技术应运而生。文章介绍了一种利用波导实现Ka波段芯片级功率合成的方法。首先介绍了两路波导功率合成器的模型,分析了影响功率合成效率的因素,推导... 详细信息

随着科技发展,对大功率的需求越来越高,但是单个固态功率放大器输出功率有限,功率合成技术应运而生。文章介绍了一种利用波导实现Ka波段芯片级功率合成的方法。首先介绍了两路波导功率合成器的模型,分析了影响功率合成效率的因素,推导出合成效率最大化的条件。然后借助HFSS软件进行仿真优化,依托精密机加工技术制作出来的波导功率合成器可以在4GHz带宽内VSWR<1.5,LOSS<0.5dB。合成的基本单元3W模块由两个1.8W的MMIC通过Lange桥合成,在装入壳体合成之前单独调试,确保功率相等,相位一致。最后采用该合路器在35GHz^35.4GHz的工作频率内成功获得100W的合成功率,合成效率达85%以上,测试数据和模拟数据基本吻合。

关键词：功率合成器波导固态功率放大器

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基于机器学习的乳腺癌预诊断方法研究

基于机器学习的乳腺癌预诊断方法研究

作者：汪珍珍中南林业科技大学

学位级别：硕士

乳腺癌作为全球范围内女性最常见的恶性肿瘤之一,其诊断与治疗已成为医学研究的重点。在乳腺癌的预诊断过程中,准确性和早期发现对于提高患者的生存率至关重要。随着机器学习的飞速发展,二分类和亚型多分类算法被广泛应用于乳腺癌的早... 详细信息

乳腺癌作为全球范围内女性最常见的恶性肿瘤之一,其诊断与治疗已成为医学研究的重点。在乳腺癌的预诊断过程中,准确性和早期发现对于提高患者的生存率至关重要。随着机器学习的飞速发展,二分类和亚型多分类算法被广泛应用于乳腺癌的早期诊断和分型。二分类算法主要用于区分乳腺癌患者和健康个体,这对于早期发现乳腺癌患者并进行干预至关重要。而亚型多分类算法则进一步在乳腺癌恶性肿瘤中进行细分,根据肿瘤的分子特征将其分类为不同的亚型,从而为患者提供更为精准的治疗方案。尽管机器学习技术的应用前景广阔,但乳腺癌数据的天然不平衡特性及该疾病的生物学复杂度仍然为当前的诊断方法带来了一系列的挑战,对此,本研究主要研究结果如下:（1）乳腺癌的早期发现会大大提高治疗的成功率。在乳腺癌的早期筛查中,数据往往呈现出不平衡的特点,即健康样本的数量远远大于患病样本的数量,但准确识别患病样本却非常重要。因此,提出了一种基于聚类和双层过采样的不平衡乳腺癌数据处理方法（CDLS）。通过聚类将数据分成不同的簇,并在簇内和簇间进行新的少数类样本的合成,并且对于簇边缘上重叠不可分的样本对进行删除,以此来平衡数据。实验结果表明,该方法提高了乳腺癌不平衡数据的分类准确率,在公开的 Breast Cancer Wisconsin、Breast Cancer Coimbra 和 Mammography三个乳腺癌数据集,23352个乳腺癌样本上取得了最好的分类结果。三个数据集的 Sensitivity 指标分别为 100%、89.5%和 78.9%,F1 score 指标分别为 97.1%、90.3%和 63.1%,AUC 指标分别为 98.1%、91.1%和 88.2%。（2）基于乳腺癌早筛数据的不平衡处理,对从常规血液分析中收集的参数（葡萄糖、胰岛素、瘦素、脂联素、抵抗素等）进行了进一步的分类研究。为了进一步提高乳腺癌分类的准确率,提出了一种基于随机森林和粒子群算法的乳腺癌二分类方法（RFPS）,通过优化所提方法的性能,实现了更高的分类精度。该方法通过粒子群优化算法,初始化粒子群代表随机森林超参数组合,通过迭代更新寻找最优组合,提高模型适应度。在11600个乳腺癌数据样本中进行方法的实验,在 Accuracy、F1 score 和 AUC 指标上分别达到了 92.6%、93.3%和 94.8%,相比于随机森林提升了 9.7%、14.7%和12.6%,有效提升了随机森林的分类准确性,并且该方法在其他20个数据集上的表现也十分优异。（3）近年来,随着基因组学、表观遗传学、转录组学等多组学研究的快速发展,乳腺癌亚型分类研究成为了解乳腺癌异质性、指导精准治疗的关键环节。因此,提出了一种基于深度神经注意力网络的乳腺癌亚型多分类方法（DNAM）,通过整合TCGA数据库中的mRNA、DNA甲基化和CNV组学数据对乳腺癌的亚型进行准确划分。利用特征选择和降维技术,从复杂的组学数据中提取关键基因表达信息,并通过神经聚焦注意力模块赋予关键特征更高的权重,进一步通过特征融合模块对来自不同组学信息通路的数据进行高维特征表示,最后通过前馈神经网络进行亚型的分类。实验结果表明,相较于其他多分类方法,本方法在Accuracy、F1macro和F1weighted这三个关键性能指标上均达到了优越的表现,分别为89.6%、86.5%及79.5%,显著优于其他方法,有效地提高了乳腺癌亚型分类的性能。此外,通过结合特征选择和神经聚焦注意力模块,能显著改善乳腺癌亚型的分类性能。进一步分析显示,通过结合多种组学数据进行分析,与单独使用mRNA、DNA甲基化和CNV组学数据相比,Accuracy指标分别提升了 9.0%、5.7%和21.8%。这一结果凸显了多组学数据在乳腺癌诊断和治疗领域中潜在的重要价值。综上所述,本文提出的三个方法有效提高乳腺癌不平衡数据处理水平及早期诊断和亚型分类的准确度。这不仅为乳腺癌的早期筛查和精准治疗提供了新的思路,而且展现了人工智能技术在处理复杂医学数据方面的潜力。未来,这些方法的进一步优化和应用将对乳腺癌的管理产生更深远的影响。

关键词：乳腺癌癌症预诊断不平衡数据多组学数据数据处理随机森林深度学习

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新生仔猪轮状病毒病的诊断与防治

养猪 2024年第4期 50-51页

作者：汪珍芬安徽省铜陵市义安区动物卫生监督所安徽铜陵244151

新生仔猪轮状病毒病是一种由轮状病毒(RV)感染引起的一种急性肠传染病,在生猪养殖业,尤其是规模化猪场中极易发生,严重危害生猪的健康成长。本文就初生仔猪轮状病毒病的诊治要点进行阐述,以期为该病的防治工作提供依据。

关键词：猪轮状病毒病流行特点诊断防治措施

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新零售模式下良品铺子战略成本管理研究

中国集体经济 2024年第14期 106-109页

作者：田春晓汪珍兰州理工大学

近年来,在“新零售”的风潮下,许多休闲食品企业开始改变其原有的商业模式,寻求双渠道发展路径,但是在新兴直播电商助力地方零食品牌崛起的影响下,多数休闲食品企业的全渠道拓展也受到了影响。作为目前行业内唯一一家线上线下收入齐头... 详细信息

近年来,在“新零售”的风潮下,许多休闲食品企业开始改变其原有的商业模式,寻求双渠道发展路径,但是在新兴直播电商助力地方零食品牌崛起的影响下,多数休闲食品企业的全渠道拓展也受到了影响。作为目前行业内唯一一家线上线下收入齐头并进的企业,良品铺子于2012年就开始布局线上、线下双渠道销售,在战略成本控制方面取得了一定成效,但是也存在着供应链上游分散、采购成本较高;销售端营销费用居高不下;企业内部管理费用逐渐增加等问题。为了解决这些问题,良品铺子应以人为本,增强成本控制意识,进一步关注战略成本思维;加大研发投入,研发差异化产品;完善数字化供应链,提高采购效率,降低采购成本;精准营销,控制营销成本。

关键词：新零售模式战略成本管理价值链良品铺子