| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Кизименко, В. В. | - |
| dc.contributor.author | Наумович, Н. М. | - |
| dc.coverage.spatial | Минск | en_US |
| dc.date.accessioned | 2026-11-03T13:21:06Z | - |
| dc.date.available | 2026-11-03T13:21:06Z | - |
| dc.date.issued | 2026 | - |
| dc.identifier.citation | Кизименко, В. В. Применение гауссовской регрессии для быстрой оценки входного импеданса микрополоскового излучателя = Application of gaussian process regression for fast estimation of microstrip radiator input impedance / В. В. Кизименко, Н. М. Наумович // Компьютерное проектирование в электронике = Electronic Design Automation : сборник научных трудов Международной научно-практической конференции, Минск, 23 октября 2026 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол.: В. Р. Стемпицкий [и др.]. – Минск, 2026. – С. 202–203. | en_US |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/66055 | - |
| dc.description.abstract | рассматривается применение гауссовской регрессии (GPR) для построения суррогатной
модели прямоугольного микрополоскового излучателя, рассчитанного методом интегральных
уравнений с тонкопроволочной аппроксимацией (МИУТ). Обучение выполнено на частотных
зависимостях входного сопротивления, полученных МИУТ, валидация – по экспериментальным
данным. Показано, что GPR воспроизводит резонансную частоту с погрешностью менее 0,1 %, что
сопоставимо с точностью МИУТ и NI AWR MWO при времени предсказания порядка миллисекунд. | en_US |
| dc.language.iso | ru | en_US |
| dc.publisher | БГУИР | en_US |
| dc.subject | материалы конференций | en_US |
| dc.subject | микрополосковые излучатели | en_US |
| dc.subject | суррогатные модели | en_US |
| dc.title | Применение гауссовской регрессии для быстрой оценки входного импеданса микрополоскового излучателя | en_US |
| dc.title.alternative | Application of gaussian process regression for fast estimation of microstrip radiator input impedance | en_US |
| dc.type | Article | en_US |
| local.description.annotation | the paper considers the application of Gaussian Process Regression (GPR) for constructing a
surrogate model of a rectangular microstrip radiator calculated by the integral equation method with thin-wire
approximation. Training was performed on frequency dependences of input impedance obtained by the IE
method, validation – against experimental data. It is shown that GPR reproduces the resonant frequency with
an error of less than 0.1 %, and impedance components – with RMSE ≈ 4 Ohm, comparable to the accuracy
of the IE method and NI AWR MWO at prediction time of the order of milliseconds. | en_US |
| Appears in Collections: | Компьютерное проектирование в электронике (2026)
|
