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J-GLOBAL ID：202102269798101551   整理番号：21A0672453

マルチポイント能動学習によるアンテナ設計のためのBayes最適化【JST・京大機械翻訳】

Bayesian Optimization for Antenna Design via Multi-Point Active Learning

著者 (5件)： Wang Mei (China Electronics Technology Group Corp 38th Research Institute,Hefei,China,230088) ,  Zhu Yi (Xidian University,Key Laboratory of Electronic Equipment Structure Design, Ministry of Education,Xi’an,China,710071) ,  Li Haitao (Beijing Institute of Remote Sensing Equipment,Beijing,China,100854) ,  Zhou Jinzhu (Xidian University,Key Laboratory of Electronic Equipment Structure Design, Ministry of Education,Xi’an,China,710071) ,  Wang Pingan (China Electronics Technology Group Corp 38th Research Institute,Hefei,China,230088)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： NEMO  ページ： 1-3  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 近年,Bayes最適化(BO)は電磁設計において有望な結果を示している。しかしながら,既存の方法は,並列計算が使用できるとき,時間浪費である最適化サイクルあたり1つの更新点を選択するだけであった。この問題に取り組むために,並列Bayes最適化(PBO)と呼ばれる新しい方法をこのレターで示した。この方法では,アンテナ設計最適化の解効率を加速するために多点取得関数を開発した。PBOの各最適化サイクルに対して,取得関数を適用して多重更新点を選択し,次に更新点における応答を並列に計算した。提案したPBOを適用して超広帯域マイクロストリップアンテナを設計した。最先端の方法と比較して,PBOはより少ない計算時間でより良い最適化結果を達成した。アンテナプロトタイプの測定結果は,アンテナ設計最適化問題を解決するための大きな可能性を示した。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アンテナ ,  *最適化 ,  最適化問題 ,  多重化 ,  *アンテナ設計 ,  並列演算 ,  広帯域 ,  パッチアンテナ ,  プロトタイプ
準シソーラス用語： 能動学習 ,  設計最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： マルチポイント ,  能動学習 ,  アンテナ設計 ,  Bayes最適化