ỨNG DỤNG HỌC MÁY TRONG DỰ ĐOÁN CÁC THÔNG SỐ ĐẦU RA CỦA THIẾT KẾ ANTEN

Tóm tắt

Bài báo này trình bày việc ứng dụng học máy (ML) để dự đoán và tối ưu các tham số trong quá trình thiết kế anten. Bài báo sử dụng tập dữ liệu thu được từ kết quả mô phỏng anten bằng phần mềm CST để huấn luyện và đánh giá mô hình. Mô hình được sử dụng để dự đoán các kích thước của anten hoạt động ở tần số mong muốn. Trong bài báo này, thuật toán KNN được ứng dụng để dự đoán các thông số của anten patch. Độ chính xác của kết quả dự đoán được đánh giá và phân tích bằng cách sử dụng sai số bình phương trung bình (RMSE). Những kết quả này có thể cung cấp cơ sở và hướng mới để cải thiện quy trình thiết kế anten, đóng góp vào việc triển khai hệ thống không dây hiện đại và hiệu quả hơn. Kết quả dự đoán giúp giảm thời gian tối ưu hóa các tham số trong thiết kế anten.