Kernel Parameter Optimization for Kriging Based on Structural Risk Minimization Principle
المؤلفون المشاركون
Gong, Chunlin
Gu, Liangxian
Su, Hua
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-09-11
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
An improved kernel parameter optimization method based on Structural Risk Minimization (SRM) principle is proposed to enhance the generalization ability of traditional Kriging surrogate model.
This article first analyses the importance of the generalization ability as an assessment criteria of surrogate model from the perspective of statistics and proves the applicability to Kriging.
Kernel parameter optimization method is used to improve the fitting precision of Kriging model.
With the smoothness measure of the generalization ability and the anisotropy kernel function, the modified Kriging surrogate model and its analysis process are established.
Several benchmarks are tested to verify the effectiveness of the modified method under two different sampling states: uniform distribution and nonuniform distribution.
The results show that the proposed Kriging has better generalization ability and adaptability, especially for nonuniform distribution sampling.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Su, Hua& Gong, Chunlin& Gu, Liangxian. 2017. Kernel Parameter Optimization for Kriging Based on Structural Risk Minimization Principle. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1190032
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Su, Hua…[et al.]. Kernel Parameter Optimization for Kriging Based on Structural Risk Minimization Principle. Mathematical Problems in Engineering No. 2017 (2017), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1190032
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Su, Hua& Gong, Chunlin& Gu, Liangxian. Kernel Parameter Optimization for Kriging Based on Structural Risk Minimization Principle. Mathematical Problems in Engineering. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1190032
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1190032
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر