Improving Multi-Response Metamodels With Upper/Lower Bound Information Using Multi-Stage, Non-Stationary Covariance Functions
Notice bibliographique
Résumé
Metamodels have been proposed in the literature to reduce the time and resources devoted to design space exploration, to learn about design trade-offs, and to find the best solution to the design problem in the context of simulation-based design and optimization. In previous work in engineering design based on multiple performance criteria, we have proposed the use of Multi-response Bayesian Surrogate Models (MR-BSM) to model several response variables simultaneously, instead of modeling them independently. By doing so, it is expected that the correlation among the response variables can be used to achieve better models with smaller data sets. In this work, we extend the capabilities of MR-BSM by developing a multistage formulation with non-stationary covariance functions. This formulation for multi-response metamodeling in successive stages of experimental design, data acquisition and model fitting, enables the integration of different sources of information about system responses, with different levels of accuracy, into a single, global model of the system. The feasibility of the proposed formulation is demonstrated with an example in which two test functions are jointly approximated in two stages. In addition, we demonstrate the potential of the methodology to take advantage of a priori information, expressed as upper and lower bounds on the responses, to improve the accuracy of the metamodels. Results show that the use of bound information can result in order-of-magnitude improvements in metamodel accuracy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».