【EI会议征稿】2026年IEEE第十一届微波、天线、电波传播及无线通信电磁兼容技术国际会议 (IEEE MAPE 2026)

2026年IEEE第十一届微波、天线、电波传播及无线通信电磁兼容技术国际会议

2026 IEEE 11th International Symposium on Microwave, Antenna, Propagation and EMC Technologies for Wireless Communications (IEEE MAPE 2026)

01、重要信息

会议主题:微波、天线、电波传播及无线通信电磁兼容技术

会议时间:2026年11月21日至22日

会议地点:中国|南京

录用通知:投稿后1~2周左右

出版检索:EI Compendex、Scopus

参会投稿:https://www.easyaca.com.cn/science/detail/243.html?tg=cnds

02、会议简介

自2005年首次于北京举办以来,微波、天线、电波传播及无线通信电磁兼容技术国际会议(MAPE)已历经二十余载发展,成功跻身无线通信微波、天线、传播、电磁兼容行业专业人士前沿国际学术与专业会议之列。

在此盛事基础上,2026年IEEE第十一届微波、天线、电波传播及无线通信电磁兼容技术国际会议(IEEE MAPE 2026)将于2026年11月21日至22日在南京盛大举行。

在此,组委会向各位专家学者发出诚挚邀请,欢迎积极投稿并参与这场学术盛事。让我们相聚古都南京,在思想的碰撞中共同推动无线通信技术的发展。

03、会议简介

所有会议录用的论文将提交IEEE出版,出版后提交EI检索。前十届均已EI检索。

IEEE MAPE 2026会议已经录入IEEE官方会议列表

04、主办单位

IEEE中国联合会

中国计量学会电子计量专业委员会

05、主讲嘉宾

06、征稿范围(包括但不限于)

无线系统

⁎ 无线局域网
⁎ 多输入多输出技术
⁎ 超宽带与脉冲无线电
⁎ 太赫兹成像与辐射源
⁎ 电磁网络空间
⁎ 物联网
⁎ 高功率微波系统
⁎ 雷达系统

微波电子学

⁎ 无源与有源电路
⁎ 功率放大器、线性化与有源器件
⁎ 微波与毫米波单片集成电路
⁎ 微波、毫米波与太赫兹集成电路及系统
⁎ 微波电路可靠性

天线

⁎ 微带与印制天线
⁎ 有源与集成天线
⁎ 阵列天线、相控阵与馈电网络
⁎ 移动终端与基站天线
⁎ 自适应与智能天线
⁎ 超宽带、宽带与多频段天线
⁎ 可重构天线与阵列
⁎ 毫米波与太赫兹天线
⁎ 面向天线的MEMS/纳米技术
⁎ 可重构智能超表面
⁎ 超材料天线
⁎ 形变/位变柔性天线
⁎ 流体天线

电波传播

⁎ 移动与室内传播

⁎ 毫米波与光波传播
⁎ 星地传播与陆地传播
⁎ 电离层传播
⁎ 传播与信道表征
⁎ 分集技术与抗衰落措施
⁎ 信号分离与干扰抑制
⁎ 随机介质与粗糙表面

电磁学

⁎ 电磁理论
⁎ 复杂介质与人工介质
⁎ 计算电磁学
⁎ 电磁波的生物医学应用
⁎ 电磁-等离子体相互作用
⁎ 时空调制电磁学
⁎ 电子设计自动化技术

电磁兼容技术

⁎ 电磁兼容干扰源:电磁环境、雷电、有意电磁干扰/电磁脉冲、高功率电磁学、静电放电、超宽带
⁎ 元器件与集成电路、PCB、电子封装及集成的EMC
⁎ 电力系统电磁兼容与电能质量
⁎ 系统级电磁兼容
⁎ 电力电子中的EMC
⁎ 智能电网中的EMC
⁎ 物联网中的EMC
⁎ 通信系统EMC:有线/无线通信、6G、超宽带、电力线通信
⁎ EMC标准、管理与法规
⁎ 航空航天EMC

无线通信

⁎ 通感一体化/数字低空
⁎ 海洋通信
⁎ 移动卫星通信
⁎ 可重构智能超表面增强无线通信
⁎ 混合通信
⁎ 移动与无线网络
⁎ 无线传感器与自组网
⁎ 异构与小蜂窝网络
⁎ 信道建模与传播
⁎ 跨层设计与基于物理层的网络问题
⁎ 干扰管理、对齐与消除
⁎ 通信信号处理
⁎ 水声通信
⁎ 流体天线系统

07、投稿注意事项

1.请务必用英文撰写论文

2.论文应包含:Abstract (摘要)、 Keywords (关键词)、Instruction (引言)、Text (正文)、Conclusion(结论) 、References (参考文献);引言中请解析国内外同类研究的现状及存在的问题。

3. 论文排版格式样张请添加会议老师领取,请严格按样张排版,排版可有脚注,不可有页眉。

4.投稿时,请将论文(WORD 版和 PDF 版)提交至易智学术网站。

5.本次会议采取先投稿、先送审、符合条件者先发送录用通知方式进行。

6.严禁一稿多投

08、近两届检索情况

MAPE 2024 检索情况如下:

MAPE 2022 检索情况如下:

05-21
### 平均绝对百分比误差(MAPE)的含义与计算方法 平均绝对百分比误差(Mean Absolute Percentage Error, MAPE)是一种常见的回归模型预测精度评估指标。它通过将预测值与真实值之间的差异转化为相对误差并以百分比形式表达,从而提供了关于预测准确性的一种直观描述[^1]。 #### 计算公式 对于给定的一组数据点及其对应的预测值和真实值,MAPE 的定义如下: $$ \text{MAPE} = \frac{1}{n} \sum_{t=1}^{n} \left| \frac{A_t - F_t}{A_t} \right| \times 100\% $$ 其中: - $ n $: 数据点的数量; - $ A_t $: 第 $ t $ 个数据点的真实值; - $ F_t $: 第 $ t $ 个数据点的预测值; - 符号 $ | \cdot | $ 表示取绝对值; 此公式的核心在于逐项计算每个预测值相对于其对应真实值的百分比误差,并对所有这些误差求平均值得到总体的 MAPE 值[^2]。 #### 特性与局限性 ##### 特性 - **易于理解**: 因为是以百分比的形式呈现,所以即使不具备深厚统计背景的人也能快速掌握其意义。 - **无单位约束**: 不像一些其他类型的误差度量那样受限于具体物理单位的影响,使得它可以方便地比较不同类型问题上的预测效果。 ##### 局限性 - **分母为零风险**: 若任何时刻的实际观察值等于零 ($ A_t = 0 $),则会出现除以零错误,这需要特别小心处理[^3]。 - **不对称敏感性**: 当实际值远大于预测值时,产生的影响要比反过来的情形更大,这意味着 MAPE 对低估可能更加宽容些。 #### 应用场景 MAPE 主要用于那些关心相对而非绝对误差大小的问题当中。例如,在商业领域内的销售预测、金融市场的价格变动趋势分析以及交通流量监控等方面都有广泛应用案例[^4]。 ```python import numpy as np def mean_absolute_percentage_error(y_true, y_pred): """ Compute Mean Absolute Percentage Error between two arrays. Args: y_true (array-like): Ground truth (correct) target values. y_pred (array-like): Estimated target values. Returns: float -- The computed MAPE score expressed in percentage terms. """ # Avoid division by zero issues with small constant addition epsilon = 1e-8 mape = np.mean(np.abs((y_true - y_pred) / (y_true + epsilon))) * 100 return mape # Example Usage actual_values = [100, 90, 8, 1000, 1] forecasted_values = [110, 80, 10, 1030, 3] error_rate = mean_absolute_percentage_error(actual_values, forecasted_values) print(f"The MAPE is {round(error_rate, 2)}%.") ``` ---
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