Numerical and experimental generated data during project https://doi.org/10.1038/s41598-024-72478-w - Open Research Data - MOST Wiedzy

Twoje konto

zaloguj

Wyszukiwarka

Numerical and experimental generated data during project https://doi.org/10.1038/s41598-024-72478-w

Opis

The dataset was generated using a technique for fast antenna design, which leveraged a machine learning framework with an infill criterion employing predicted enhancement of the merit function, utilizing a particle swarm optimizer as the primary search engine, and employing kriging for constructing the underlying surrogate model. The model operated within a reduced-dimensionality domain, guided by directions corresponding to maximum antenna response variability identified through fast global sensitivity analysis, tailored explicitly for domain determination. Operating within the reduced domain enabled building reliable surrogates at a significantly lower computational cost. To address the accuracy loss resulting from dimensionality reduction, the global optimization phase was supplemented by local sensitivity-based parameter adjustment.

Plik z danymi badawczymi

metadata_p6_complete.pdf
408.8 kB, S3 ETag e7ce24fa03bfe929c74bc50726e72c6f-1, pobrań: 0
Hash pliku liczony jest ze wzoru
hexmd5(md5(part1)+md5(part2)+...)-{parts_count} gdzie pojedyncza część pliku jest wielkości 512 MB

Przykładowy skrypt do wyliczenia:
https://github.com/antespi/s3md5

Informacje szczegółowe o pliku

Licencja:
Creative Commons: by 4.0 otwiera się w nowej karcie
CC BY
Uznanie autorstwa

Informacje szczegółowe

Rok publikacji:
2025
Data zatwierdzenia:
2025-03-17
Język danych badawczych:
angielski
DOI:
Identyfikator DOI 10.34808/y20t-9s38 otwiera się w nowej karcie
Finansowanie:
Weryfikacja:
Politechnika Gdańska

Słowa kluczowe

Powiązane zasoby

Cytuj jako

Autorzy

wyświetlono 7 razy