Parametric Modeling of Microwave Components Using Adjoint Neural Networks and Pole-Residue Transfer Functions With EM Sensitivity Analysis
Notice bibliographique
Résumé
This paper proposes a pole-residue-based adjoint neuro-transfer function (neuro-TF) technique with electromagnetic (EM) sensitivity analysis for parametric modeling of EM behavior of microwave components with respect to changes in geometrical parameters. The purpose is to increase model accuracy by utilizing EM sensitivity information and to speed up model development by reducing the number of training data required for developing the model. The proposed parametric model consists of original and adjoint pole-residue based neuro-TF models. New formulations are derived for calculating the second-order derivatives for training the adjoint pole-residue-based neuro-TF model. An advanced pole-residue tracking technique is proposed to exploit the sensitivity information to track the splitting of poles as geometrical parameters change. This pole-residue tracking technique allows the model to bridge the differences of the orders of transfer function over different regions of the geometrical parameters, and ultimately form smooth and continuous functions between the pole/residues and the geometrical variables. The proposed technique addresses the challenges of tracking pole splitting when training data are limited. By exploiting the sensitivity information, the proposed technique can speed up the model development process over the existing pole-residue parametric modeling method which does not use sensitivity analysis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».