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江苏科技大学学报（自然科学版） 2024年第1期38卷 89-94页

作者：李清田雨波韩束丹李睿江苏科技大学海洋学院镇江212100 广州航海学院信息与通信工程学院广州510725

学生t过程的核心是核函数设计以及超参数优化,其中超参数直接影响模型的泛化能力.为提升学生t过程模型的预测精度,基于一种自适应的贝叶斯优化算法,实现对学生t过程超参数的全局优化.以多组Benchmark问题和矩形微带天线谐振频率建模为... 详细信息

学生t过程的核心是核函数设计以及超参数优化,其中超参数直接影响模型的泛化能力.为提升学生t过程模型的预测精度,基于一种自适应的贝叶斯优化算法,实现对学生t过程超参数的全局优化.以多组Benchmark问题和矩形微带天线谐振频率建模为仿真实例,并与多种机器学习模型进行了对比实验.结果表明:采用贝叶斯优化超参数的学生t过程具有较高的拟合精度.

关键词：超参数学生t过程贝叶斯优化天线

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学生t过程结合贝叶斯优化算法及在天线问题上的应用

学生T过程结合贝叶斯优化算法及在天线问题上的应用

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作者：李清江苏科技大学

学位级别：硕士

在电磁优化问题中,需要对复杂的电磁器件进行设计与优化。传统的方法借助电磁仿真软件和数值优化算法的结合作为解决方案。如今,新的解决方案如机器学习与优化算法的结合已被广泛研究。它能够极大地降低计算成本,并更快地找到问题的最... 详细信息

在电磁优化问题中,需要对复杂的电磁器件进行设计与优化。传统的方法借助电磁仿真软件和数值优化算法的结合作为解决方案。如今,新的解决方案如机器学习与优化算法的结合已被广泛研究。它能够极大地降低计算成本,并更快地找到问题的最优解。其中,学生t过程是一种小样本机器学习模型,具有灵活的后验方差和强大的鲁棒能力。这种模型能够很好地建立输入样本和输出样本之间的映射关系,并能够处理缺失数据和异常数据。同时具备较强的泛化能力和可以自适应获取超参数进行模型优化的优势。贝叶斯优化算法是一种快速的全局优化算法,能够有效地解决工程设计和优化问题。该算法的核心是概率代理模型和采集函数。通过构建高效的概率代理模型和设计具有优秀开采能力的采集函数,能够加速算法的收敛速度并更准确的找到更优解。基于上述背景,本研究创新性地改进出一种将学生t过程与贝叶斯优化算法结合的方法:对学生t过程进行模型优化以提高模型性能,作为贝叶斯优化算法的代理模型;同时设计出新的采集函数,作为改进型贝叶斯优化算法的采集函数;将改进后的算法应用于电磁问题的优化设计中。这种改进算法为解决复杂电磁结构快速设计、促进天线结构的快速优化提供一种新的思路。本研究提出的学生t过程结合贝叶斯优化算法的方法,能在保证输出模型精度较好的基础上,进一步有效节约迭代时间,且顺利达到天线优化的设计目标。本研究主要工作如下:(1)简要介绍学生t过程建模的基本原理,包括学生t过程建模和多输出学生t过程建模的数学过程;以及贝叶斯优化算法的原理、实现方式和基本分类;阐述训练数据与测试数据的选取原则以及软件调用HFSS的基本原理。(2)为验证学生t过程模型在天线建模问题上的有效性,研究自适应贝叶斯优化算法对学生t过程的超参数进行优化,并在多个数据集上进行模型的性能验证;使用改进的学生t过程对矩形微带天线和圆形微带天线进行谐振频率建模和预测的实验,验证改进的模型在预测天线谐振频率上的有效性和准确性。(3)接着在第(2)部分的基础上,研究基于学生t过程结合改进型贝叶斯优化算法的模型。首先对提出的改进算法的结构进行阐述,并说明所使用的采集函数的设计原理;在多极值函数的最小值优化问题上验证改进后的算法性能;将算法应用在天线尺寸优化上,分别对印刷偶极子天线和E形天线进行谐振频率建模和优化的实验,得到天线的最优尺寸结果,并将结果在全波仿真软件HFSS上进行验证,验证改进的算法在实现天线指标设计上的可行性。(4)再在第(3)部分完成天线单一设计目标优化的基础上,研究基于多输出学生t过程结合改进型贝叶斯优化算法的模型,用于解决天线的多目标优化问题。首先介绍多输出学生t过程在多目标优化问题上的实现过程,在多目标函数问题上进行验证实验,验证多输出学生t过程的在多目标问题上的处理能力。接着阐述多输出学生t过程结合改进型贝叶斯优化算法的实现过程,改进并提出一种两阶段的算法模型;将改进后的算法在天线多目标优化上的进行实验验证,算法根据预先制定的设计指标分别得到了复杂的平面多频段天线和山形缺陷天线的优化结果,将实验结果在全波仿真软件上进行验证,证明改进的算法在天线多目标优化设计上的可靠性。本研究将贝叶斯优化算法与的学生t过程模型相结合,设计新的采集函数用于改进贝叶斯优化算法。改进后的算法能够在较短时间内可获得满意的建模精度,这些方法将进一步促进包括天线在内的复杂电磁结构的多目标快速优化设计。

关键词：学生t过程贝叶斯优化算法 HFSS 谐振频率天线设计

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