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<正>基于贝叶斯模型选择和交叉熵,提出了一种基于模糊推理实现模型验证试验最优输入的方法。首先求得试验观测分布和模型预测分布交叉熵,之后利用模糊推理逐步放大或缩小交叉熵值,并确定最优输入参数,并利用所获得的试验数据更新试验观测分布。
基于模糊推理的模型验证试验最优设计
【摘 要】
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<正>基于贝叶斯模型选择和交叉熵,提出了一种基于模糊推理实现模型验证试验最优输入的方法。首先求得试验观测分布和模型预测分布交叉熵,之后利用模糊推理逐步放大或缩小交叉
【机 构】
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西南大学计算机与信息科学学院; 西北工业大学电子信息学院;
【发表日期】
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2004年期
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