2308 畳込みRBFの半径決定方法の一考察(OS8-2 近似最適化II,OS8 設計と最適化)
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概要
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Most of meta-modeling based optimization or so called surrogate optimization use Gaussian distribution as basis function for their approximation. Although there are small differences between making up final approximate function, their importance lies in giving radius for each Gaussian distribution. In our conventional study, we have proposed convolute RBF. In it, we need to successively optimize radius of Gaussian distribution. Which is sometimes time consuming for the user. In this study, we are going to propose simple way of setting them in convolute RBF.
- 一般社団法人日本機械学会の論文
- 2009-10-28
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