Systematic pole-zero sorting method for neuro-TF modeling of electromagnetic response
Notice bibliographique
Résumé
Neuro-transfer functions (neuro-TF) modeling method has been developed as one of the popular methods for parametric modeling of electromagnetic (EM) filter responses. The discontinuity issue of zero and pole data caused by extraction using vector fitting w.r.t. geometrical parameters change affects the neuro-TF training process and limits its modeling accuracy. This issue is addressed by this paper which proposes a novel systematic pole-zero sorting method for neuro-TF parametric modeling. The proposed method can obtain continuous pole-zero data which change much more smooth w.r.t. geometrical parameters change than the existing neuro-TF method, especially solves the difficulty of disorder of positive and negative values due to small values. The proposed systematic sorting method can substantially improve the modeling accuracy during the establishment and training of neuro-TF model over the existing neuro-TF method without systematic sorting.
Conservé avec la notice de tri, où il sert de preuve aux étiquettes ci-dessus.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Le tri à trois modèles
les 5 600 travaux triés →Les trois modèles l'ont jugé hors champ.
Engineering paper on a pole-zero sorting method for electromagnetic response modeling; the object is a modeling technique in electronics.
The paper develops a modeling method for electromagnetic filter responses, not research practice.
Engineering parametric modeling of EM filter responses, not research about research.
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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».