文件名称:
基于半监督学习的高斯过程微波天线谐振频率建模
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文件大小: 958kb
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上传时间: 2020-06-23
详细说明：为了优化电磁设备的设计，从包括HFSS，CST和IE3D的全波电磁仿真软件中获取训练样本是最耗时的。 传统的机器学习方法通常仅使用标记的样本或未标记的样本，但是在实际问题中，标记的样本和未标记的样本并存，标记样本的获取成本相对较高。 本文提出了一种半监督学习高斯过程（GP），该方法结合了未标记的样本以提高GP模型的准确性并减少所需的标记训练样本的数量。 提出的GP模型包括两个部分：初始训练和自我训练。 在初始训练过程中，通过全波电磁模拟获得的少量标记样本用于训练初始GP模型。 然后，将经过训练的GP模型在自训练过程中复制到另一个GP模型，然后在交叉训练后使用不同的未标记样本更新两个GP模型
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