【摘 要】
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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
【机 构】
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南京理工大学经济管理学院,南京理工大学计算机与科学技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（70931002）资助课题
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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。
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