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申请/专利权人：南京航空航天大学;南京航空航天大学苏州研究院
摘要：本发明公开了一种基于逼近理想点加权的多模型决策自适应采样方法，包括：使用参数化仿真建模方法搭建初始样本集，并使用逼近理想点加权模型计算初始权重；以初始样本集为基础，输入初始参数并结合初始权重搭建初始多模型决策模型；采用初始多模型决策模型计算预测误差，并寻找具有最大预测误差的感兴趣区域，感兴趣区域内进行采样，获取采样点集；采样点集处理具体包括：采用采样点集计算其输出响应，然后将采样点及其响应添加进初始样本集，更新样本集；以更新后的样本集为基础，重新随机划分训练集与测试集，并使用逼近理想点模型计算并更新模型权重。采用更新后的模型权重更新多模型决策模型，并计算多模型决策模型的性能表现。
主权项：1.一种基于逼近理想点加权的多模型决策自适应采样方法，其特征在于，包括：根据实际问题需求，使用参数化仿真建模方法搭建初始样本集，并使用逼近理想点加权模型计算初始权重；以所述初始样本集为基础，输入初始参数并结合所述初始权重搭建初始多模型决策模型；采用所述初始多模型决策模型计算预测误差，并寻找具有最大预测误差的感兴趣区域，所述感兴趣区域内进行采样，获取采样点集；采样点集处理具体包括：采用所述采样点集计算其输出响应，然后将采样点及其响应添加进初始样本集，更新样本集；以更新后的样本集为基础，重新随机划分训练集与测试集，并使用逼近理想点模型计算并更新模型权重；采用更新后的模型权重更新多模型决策模型，并计算所述多模型决策模型的性能表现。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京航空航天大学 南京航空航天大学苏州研究院 一种基于逼近理想点加权的多模型决策自适应采样方法
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