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Multivariate Active Learning

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  1. RESEARCH · CL_95806 ·

    新的采样方法提高了工程领域AI代理模型的准确性

    开发了一种新的自适应序列采样方法，用于构建多项式混沌展开代理模型，并将其推广到值域为向量的量。该方法旨在通过选择新的样本来平衡输入空间的探索和多输出方差信息的利用，从而提高代理模型的准确性和稳定性。与传统的拉丁超立方采样相比，该方法在工程问题上更有效，能更可靠地估计二阶统计量。