Machine Learning–Based Computational Framework for Graphene–Silicon Twin-Port Band-Notched Wideband Antenna in Optical Regime
본 논문은 특정 대역 차단 성능을 갖는 광대역 성능을 달성하기 위해 개구 급전 및 결함 접지 구조를 활용하며, 반사 계수를 정확하게 예측하기 위해 심층 신경망과 랜덤 포레스트 알고리즘을 사용하는 테라헤르츠 영역에서 동작하는 머신러닝 최적화 그래핀-실리콘 트윈 포트 안테나를 제시한다.