【摘 要】
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本文研究了ＭＯＣＶＤ外延生长Ｇａ１－ｘＡｌｘＡｓ１－ｙＳｂｙ半导体薄膜的生长条件与外延层组成的关系，并用人工神经网络法总结有关气固平衡规律。结果表明，用气相组成，载气流量和生长温度等影响外延层组成的主要参数作
【机 构】
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华东理工大学化学系,中国科学院上海冶金研究所
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本文研究了ＭＯＣＶＤ外延生长Ｇａ１－ｘＡｌｘＡｓ１－ｙＳｂｙ半导体薄膜的生长条件与外延层组成的关系，并用人工神经网络法总结有关气固平衡规律。结果表明，用气相组成，载气流量和生长温度等影响外延层组成的主要参数作为人工神经网络的输入，以固相Ｇａ１－ｘＡｌｘＡｓ１－ｙＳｂｙ中的Ａｌ和Ｓｂ的含量ｘ、ｙ作为输出，训练的人工神经网络可以预报固相组成ｘ、ｙ，得到满意结果。
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