Compresión de la regresión de la máquina de vectores de soporte de mínimos cuadrados de valores complejos para modelar las respuestas en el dominio de frecuencia de estructuras electromagnéticas
Autores: Soleimani, Nastaran; Trinchero, Riccardo
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
Compresión de la regresión de la máquina de vectores de soporte de mínimos cuadrados de valores complejos para modelar las respuestas en el dominio de frecuencia de estructuras electromagnéticas
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Aprendizaje automático
Regresión
Modelos sustitutos de valores complejos
Estructuras electromagnéticas
Análisis de componentes principales
LS-SVM
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 31
Citaciones: Sin citaciones
Este documento trata sobre el desarrollo de una regresión basada en Machine Learning (ML) para la construcción de modelos sustitutos de valores complejos para el análisis de las respuestas en el dominio de la frecuencia de estructuras electromagnéticas (EM). El enfoque propuesto se basa en la combinación de dos técnicas: (i) el análisis de componentes principales (PCA) y (ii) una inusual formulación de valores complejos de la regresión de Máquinas de Soporte Vectorial de Mínimos Cuadrados (LS-SVM).
Descripción
Este documento trata sobre el desarrollo de una regresión basada en Machine Learning (ML) para la construcción de modelos sustitutos de valores complejos para el análisis de las respuestas en el dominio de la frecuencia de estructuras electromagnéticas (EM). El enfoque propuesto se basa en la combinación de dos técnicas: (i) el análisis de componentes principales (PCA) y (ii) una inusual formulación de valores complejos de la regresión de Máquinas de Soporte Vectorial de Mínimos Cuadrados (LS-SVM).