【摘 要】
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尽管机器学习(ML)在回归和分类应用中显示出了巨大的潜力,但它是否能在速度或精度方面成为科学计算的新引擎,仍然是一个问题。在信号完整性(SI)、功率完整性(PI)、电磁兼容(E
【机 构】
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香港大学,西安电子科技大学,浙江大学
【基金项目】
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香港基金会资助项目(GRF 17207114,GRF 17210815),AOARD(FA2386-17-1-0010),国家自然科学基金(61271158),香港UGC AoE(P-04/08)
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尽管机器学习(ML)在回归和分类应用中显示出了巨大的潜力,但它是否能在速度或精度方面成为科学计算的新引擎,仍然是一个问题。在信号完整性(SI)、功率完整性(PI)、电磁兼容(EMC)及电磁干扰的分析上,我们尤其感兴趣的是,将ML用于计算电磁学(CEM)的可能性。通过我们最近开发的基于ML的CEM算法可知,在SI/PI、EMC/EMI相关建模中,可以从三个方面使用ML方法:辅助模型生成、黑箱建模和算法更新。文中以几种计算电磁学算法为例,讨论了这三种方法在SI/PI、EMC/EMI相关建模中的应用,并根据我们
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