Measurement of Material Volume Fractions in a Microwave Resonant Cavity Sensor Using Convolutional Neural Network
Notice bibliographique
Résumé
A non-destructive, real-time method for estimating the volume fraction of a dielectric mixture inside a resonant cavity is presented. A convolutional neural network (CNN)-based approach is used to estimate the fractional composition of two-phase dielectric mixtures inside a resonant cavity using scattering parameter (S-parameter) measurements. A rectangular cavity sensor with a strip feed structure is characterized using a vector network analyzer (VNA) from 0.01--20~GHz. The CNN is trained using both simulated and experimentally measured S-parameters and achieves high predictive accuracy even without de-embedding or filtering, demonstrating robustness to measurement imperfections. The simulation results achieve a coefficient of determination ($R^2$)=0.99 using $k$-fold cross-validation, while the experimental model using raw data achieves an $R^2=0.94$ with a mean absolute error (MAE) below 6\%. Data augmentation further improves the accuracy of the experimental prediction to above $R^2=0.998$ (MAE$<$0.72\%). The proposed method enables rapid, non-destructive, accurate, low-cost, and real-time estimation of material fractions, illustrating strong potential for sensing applications in microwave material characterization.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».