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대한기계학회 대한기계학회 춘추학술대회 대한기계학회 2007도 추계학술대회 강연 및 논문 초록집
발행연도
2007.10
수록면
13 - 17 (5page)

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In order to increase the efficiency of the design optimization, a lot of research on meta-model techniques for expensive and complex models has been actively studied. In this study, the accuracy of famous metamodels - Moving Least Squares (MLS), Kriging, Support Vector Regression (SVR) and Radial Basis Functions (RBF) - which can well approximate the non-convex functions is compared. As a measure of the accuracy, RMSE (Root Mean Squared Error) value is used. Each meta-model approximates the six wellknown mathematical functions by using Latin Hypercube Design (LHD) for Design of Experiment (DOE). As a result, it is found that the Kriging and MLS are more accurate than SVR and RBF in case of used test mathematical functions.
#Meta-model(메타모델) #Moving Least Squares(이동최소자승법) #Kriging(크리깅) #Radial Basis Function(방사기저함수) #Support Vector Regression(서포트벡터회귀기법)

목차

Abstract
1. 서론
2. 메타모델링 기법
3. 비교연구 방법
4. 정확성 비교 결과

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