摘要:
计算机试验引入近似建模的思想,使其广泛地用于复杂物理系统。针对计算机试验中的近似建模问题,基于Jeffreys 非信息超先验为Kriging 模型的相关参数赋予了多层先验约束,提出了一种有效的Bayesian元建模方法,并且利用期望最大化算法对相关参数进行数值求解。新方法在本质上属于惩罚似然方法,但是它不含有任何需要调整或者估计的参数。将之与国际上已有的几种方法进行了比较,实验结果显示新方法不仅能够取得较高的元建模精度,而且能够大大降低计算复杂度。
邓海松,马义中,邵文泽. 基于非信息超先验的Bayesian Kriging元建模算法[J]. Journal of Systems Engineering and Electronics, 2010, 32(11): 2341-2345.
DENG Hai-song,MA Yi-zhong,SHAO Wen-ze. Bayesian meta modeling for Kriging utilizing noninformative hyper prior[J]. Journal of Systems Engineering and Electronics, 2010, 32(11): 2341-2345.