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Systematic pole-zero sorting method for neuro-TF modeling of electromagnetic response

2024· article· en· 2 citations· W4390539691 sur OpenAlex· 10.1364/oe.514525

Pourquoi ce travail est-il dans la base ?

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

Affiliation canadienneUne personne signataire a déclaré un établissement canadien. C'est la seule voie dont dispose la base habituelle.

Le tri à trois modèles

les 1 000 travaux triés →

Les trois modèles l'ont jugé hors champ.

strate : aff_core · poids de sondage : 5595.24 (l'échantillon est stratifié ; tout taux calculé sans le poids est faux)
Claude Opus 4.8OUT
genre : empirical
porte sur le Canada: non
confiance: high

Engineering paper on a pole-zero sorting method for electromagnetic response modeling; the object is a modeling technique in electronics.

GPT-5.6 (high)OUT
genre : empirical
porte sur le Canada: non
confiance: high

The paper develops a modeling method for electromagnetic filter responses, not research practice.

Grok 4.5OUT
genre : empirical
porte sur le Canada: non
confiance: high

Engineering parametric modeling of EM filter responses, not research about research.

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.

La notice

Revue
Optics Express
Thématique
Lightning and Electromagnetic Phenomena
Domaine
Physics and Astronomy
Établissements canadiens
Carleton University
Organismes subventionnaires
National Natural Science Foundation of China
Mots-clés
Computer scienceParametric statisticsSortingParametric modelDiscontinuity (linguistics)Process (computing)AlgorithmMathematicsMathematical analysisStatistics
Résumé présent dans OpenAlex
oui