Metric Systems for Performance Evaluation of Active Learning Kriging Configurations for Reliability Analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In active learning Kriging (AK) reliability-based analysis, a surrogate model is trained in a stepwise manner and used to evaluate the reliability of the desired system by reducing the computational cost of analysis. While extensive studies were conducted on advancing the AK reliability methods by developing new learning functions, limited work studied the effect of AK configuration on the accuracy, efficiency, and consistency of the AK reliability analysis. AK configuration is defined herein as a unique set of Kriging correlation, Kriging regression, learning function, and AK reliability method for the AK procedure. This paper presents six metric systems to evaluate the performance of AK reliability analysis based on AK configurations including the comprehensive metric system (CMS), the weighted metric system (WMS) with local optimized weights or average optimized weights (LOW or AOW), and modified desirability function, and two original desirability functions used for multiple response optimization. The ranking optimizes four scaled indexes as measures of accuracy, efficiency, and consistency of the reliability analysis. The metrics are developed and applied to four diverse examples, where a total of 14,400 AK reliability analyses were considered. The results show the validity of the metric systems to rank AK configurations based on their performance.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle