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시료가 없을 때 측정 된 산란 매개

시료가 없을 때 측정 된 산란 매개 변수는 측정 평면을 특성화되는 시료의 표면으로 계산적으로 이동시키는 데 사용되었습니다. 이 임베딩 프로세스는 기존 캘리브레이션 프로세스보다 훨씬 빠르게 완료 될 수 있으며 시스템 기하학적 길이에 대한 정확한 지식이 필요하지 않습니다. 재료 경계에서 이론적 산란 매개 변수를 계산하여 샘플 기하학적 두께와 전기 유전율을 동시에 결정할 수있는 반복적 인 방법이 개발되었습니다. CRVE는 (마을)의 높은 수준에서 사용될 때 일관성이 있지만 상위 수준에서 클러스터가 적고 일관성이 점근 적 속성이므로 높은 수준의 CRVE보다 낮은 순위에서 적용 범위가 더 나은 상황이 될 수 있습니다. 여기서 우리는 로지스틱 회귀 모델에서 상한 및 하한 레벨에서 클러스터링을 조정하는 상대적인 중요성을 평가합니다. 우리는 95 % 신뢰 구간의 적용 범위를 상위 및 하위 수준에서 비교 한 시뮬레이션 연구를 수행했습니다.

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