硕士研究生赖家明作有关《基于序贯采样法提升近似模型精度》学术报告


一、报告人简介:
赖家明,电器与电子可靠性研究所2019级硕士研究生,导师:邓杰副研究员,研究方向:电磁继电器负载能力试验及应用可靠性评价方法。
二、报告内容简介:
本次报告参加人员有:邓杰副研究员、由佳欣副教授、陈昊博士、吴丽琴博士、孙祺森硕士等。
本次会议主要讲述了传统的试验设计方法,包括一步法和序贯法,在指出传统方法的不足基础上,提出了一种基于曲率概念的新全局序贯采样方法。
三、讨论内容:
本次会议讨论了在传统方法不足的基础上,提出了一种基于曲率概念的新全局序贯采样方法。经过实例验证,该方法能够以最少的试验样本使得近似模型达到理想的精度。最后给出该方法能够精确识别目标函数非线性区以及算法收敛速度快等结论。汇报人讲述完PPT后,与参会人员进行了激烈讨论,主要针对新提出的序贯采样法的原理以及与传统方法的比较等方面。
其中,邓杰副研究员提出在搜索区域内的新增点应该标出,这样能让读者更容易看懂。由佳欣副教授针对不同采样方法的比较部分内容提出了改进意见,即应该给出每个新增点加入训练模型后模型的精度对比结果。
四、需要完善、改进的地方:
1、算法中的最小距离阈值的选取应该给出具体措施。
2、使用测试样本验证模型精度会带来额外成本,应该考虑一种不用测试样本验证模型精度的方法
五、国内外相关技术前沿:
参考文献:
[1] Wei X , Wu Y Z , Chen L P . A new sequential optimal sampling method for radial basis functions[J]. Applied Mathematics & Computation, 2012, 218(19):9635-9646.
[2] Echard B , Gayton N , Lemaire M . AK-MCS: An active learning reliability method combining Kriging and Monte Carlo Simulation[J]. Structural Safety, 2011, 33(2):145-154.
[3] Pan Q , Dias D . An efficient reliability method combining adaptive Support Vector Machine and Monte Carlo Simulation[J]. Structural Safety, 2017, 67:85-95.