Predicción mejorada del diseño de absorbente de metasuperficie utilizando el modelo de aprendizaje profundo en cascada adaptativo (ACDL)
Autores: Ajmi, Haitham Al; Bait-Suwailam, Mohammed M.; Khriji, Lazhar; Al-Lawati, Hassan
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Predicción mejorada del diseño de absorbente de metasuperficie utilizando el modelo de aprendizaje profundo en cascada adaptativo (ACDL)
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Propuesto
Modelo de aprendizaje profundo
Absorbedores de metasuperficie
Parámetros de diseño
Método adaptativo
División de conjunto de datos
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 37
Citaciones: Sin citaciones
Este documento presenta un modelo adaptativo en cascada de aprendizaje profundo personalizado (ACDL) para el diseño y la predicción del rendimiento de los absorbedores de metasuperficie.
Descripción
Este documento presenta un modelo adaptativo en cascada de aprendizaje profundo personalizado (ACDL) para el diseño y la predicción del rendimiento de los absorbedores de metasuperficie.