自定义核函数高斯过程在双频天线优化设计中的应用

"这篇论文研究了基于一种新型核函数的高斯过程在微带天线设计中的应用。针对高斯过程建模时不同核函数对学习效果的影响，论文提出了一种自定义的平方指数形式的核函数，并通过多项式函数拟合进行了数值仿真。这种方法提升了模型的精确度、有效性和学习泛化能力。实验证明，该方法在矩形双频微带天线和WLAN双频单极子天线的优化设计中表现出了可行性和有效性。" 高斯过程（Gaussian Process）是一种统计学习方法，常用于非参数回归和机器学习问题。它通过定义一个概率分布来描述一组数据点的联合分布，其中每个可能的数据集都有一个对应的可能性。核函数（Kernel Function）在高斯过程中起着关键作用，它决定了数据点之间的相似度，进而影响模型的学习效果。 论文中提出的新颖之处在于设计了一种自定义的平方指数形式的核函数。通常，高斯过程的核函数包括但不限于径向基函数（RBF）、多项式核函数和指数核函数等。不同的核函数形式会产生不同的学习曲线和预测性能。作者提出的这种核函数通过多项式函数拟合进行数值仿真，旨在改善模型的预测精度和适应性。 在数值仿真的结果中，这种新型核函数被证实能有效提升模型的精确度，即模型对数据的拟合程度更高。同时，模型的有效性增强意味着模型在处理复杂问题时能更好地捕获数据的内在结构。此外，核函数的改进还增强了模型的学习能力和泛化能力，这意味着模型不仅在训练数据上表现良好，还能在未见过的数据上做出准确的预测。 论文的实际应用部分展示了该方法在微带天线设计中的潜力。微带天线是一种广泛应用于无线通信的设备，尤其是双频天线，能够支持多个频段的通信。论文分别利用新方法对矩形双频微带天线和WLAN双频单极子天线进行了优化设计，实验结果验证了该方法在实际工程问题中的可行性和有效性。 这项研究为高斯过程建模提供了一个新的核函数选择，提高了天线设计的效率和精度，对于无线通信领域的微带天线设计具有重要参考价值。同时，这也为其他领域中依赖高斯过程建模的问题提供了新的思考方向，尤其是在需要优化复杂系统性能的情况下。