鲮鱼

计算机实验的设计与分析,是一个Matlab工具箱,用于处理计算机模型的kriging近似。该软件的典型用途是根据计算机实验数据构建kriging近似模型,并使用该近似模型作为计算机模型的替代。该软件还解决了实验问题的设计,即选择用来评估计算机模型的输入,以构建kriging近似。


zbMATH参考文献(参考 155篇文章

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  1. 陈汉舒;孟,曾;周焕林:含缺陷加筋壳体多目标高效优化的混合框架(2020)
  2. 陈浩,陈浩,陈浩明,梯度优化;陈浩,陈浩;优化;陈浩,陈浩;陈浩,陈浩;优化问题
  3. Chu,Liu;Shi,Jiajia;Souza de Cursi,Eduardo;Ben,Shujun:隐式表达问题中基于子集模拟的Kriging代理模型的效率改进(2020)
  4. Lu,Xuefei;Rudi,Alessandro;Borgonovo,Emanuele;Rosasco,Lorenzo:Fastered Kriging:面向高维模拟器(2020)
  5. 周逸成;吕振洲;胡景汉;胡英石:基于数据驱动多项式混沌展开和稀疏偏最小二乘法的高维问题代理建模(2020)
  6. Audet,Charles;Côté-Massicotte,Julien:直接搜索优化中静态代理的动态改进(2019)
  7. 陈立明;邱浩波;高,梁;江,陈;杨赞:高维问题的基于筛选的梯度增强Kriging建模方法(2019)
  8. Granados Ortiz,Francisco Javier;Pérez Arroyo,Carlos;Puigt,Guillaume;Lai,Choi Hong;Airiau,Christophe:飞机排气高速射流计算模拟中不确定性的影响(2019年)
  9. Morse,Llewellyn;Sharif Khodaei,Zahra;Aliabadi,M.H.:高阶灵敏度结构可靠性分析的多保真边界元法(2019)
  10. 钱华明;黄红忠;李彦峰:基于Kriging模型的时变可靠性分析的单回路新方法(2019)
  11. 石岩;吕振洲;徐立阳;陈思宇:时变可靠性分析的自适应多重克里格替代方法(2019)
  12. Anh,Tran;Sun,Jing;Furlan,John M.;Pagalthivarthi,Krishnan V.;Visintainer,Robert J.;Wang,Yan:pBO-2GP-3B:一种批量并行已知/未知约束贝叶斯优化及其在计算流体力学中的应用(2019)
  13. Yang,Zan;Qiu,Haobo;Gao,Liang;Jiang,Chen;Zhang,Jinhao:高维计算代价问题的两层自适应代理辅助进化算法(2019)
  14. 张金浩;肖,米;高,梁:随机变量与凸变量混合结构可靠度分析的新方法(2019)
  15. Bertram,Anna;Zimmermann,Ralf:变量保真度代理建模的新协克里格方法的理论研究。适应力和最大似然训练。(2018年)
  16. Chatterjee,Tanmoy;Chowdhury,Rajib:(h)-(p)基于自适应模型的无矩灵敏度指数近似(2018)
  17. Erickson,Collin B.;Ankenman,Bruce E.;Sanchez,Susan M.:高斯过程建模软件的比较(2018)
  18. Nedělková,Zuzana;Lindroth,Peter;Patriksson,Michael;Strömberg,Ann Brith:利用决策空间分区有效解决基于模拟的优化问题的许多实例(2018)
  19. Vahedi,Jafar;Ghasemi,Mohammad Reza;Miri,Mahmoud:通过多个Kriging模型进行结构可靠性分析的自适应散度方法(2018)
  20. 魏鹏飞;刘福超;吕振洲;王作涛:用二阶概率模型量化模型输入相对重要性的概率过程(2018)

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