Systematic Neuro-Transfer Function Parametric Modeling With a Compact Embedded Format
Notice bibliographique
Résumé
This research proposes a systematic neuro-transfer function (neuro-TF) parametric modeling with a compact embedded format. Introducing transfer functions significantly enhances the capability of neural networks for electromagnetic (EM) parametric modeling. For modeling data based on vector fitting processing, the subtransfer function (sub-TF) response represented by each pole-residue pair exhibits different physical properties and data characteristics. Embedding the transfer function in the neural network enables good modeling accuracy for the strongly resonant sub-TF response, but for the nonstrongly resonant sub-TF response the poles/residues change abruptly as the geometrical parameters vary. This discontinuity issue of transfer function parameters for nonstrong resonance results in poor robustness and modeling accuracy. We propose a compact form of partially embedding the transfer function in neural networks to systematically solve this problem without introducing any other functions and structures. To accurately judge the embedding range, we propose an embedding range judgment algorithm based on resonance degree. We outline the training process and derive the corresponding derivative formula to expedite gradient-based training convergence. The proposed method uses a compact embedded format to achieve good modeling accuracy compared to existing neuro-TF methods, even including methods that introduce other functions and structures. Three modeling examples of microwave components verify the effectiveness and robustness of the proposed method.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».