伊利亚斯·比利奥尼斯;尼古拉斯·扎巴拉斯 用于不确定性量化的多维自适应相关向量机。 （英语） Zbl 1257.62024号 SIAM J.科学。计算。 34，第6号，B881-B908（2012）. 摘要：我们使用能够利用任意贝叶斯回归方法的局部二叉树代理模型开发了一个贝叶斯不确定性量化框架。该树是使用有关响应灵敏度的信息自适应构建的，并受潜在输入概率分布的影响。局部贝叶斯回归基于相关向量机模型的重新计算，该模型考虑了多个输出维度。提出了一种训练局部模型的快速算法。通过求解随机微分方程的实例，证明了该方法的有效性。 引用于12文件 MSC公司： 2015年1月62日 贝叶斯推断 62J99型 线性推断、回归 65C60个 统计中的计算问题（MSC2010） 60 H10型 随机常微分方程（随机分析方面） 关键词：稀疏贝叶斯学习;多输出;适应性 软件：GSL公司;QUADPACK公司;奥特波尔 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{I.Bilionis}和\textit{N.Zabaras}，SIAM J.Sci。计算。34，第6号，B881--B908（2012；Zbl 1257.62024） 全文： 内政部 链接