本发明公开了基于高斯过程回归的自适应建模方法,以上一次采样样本高斯过程回归(GPR)建模的极值点和拐点作为参考点确定下一次采样的样本点,并通过多次采样过程和建模过程迭代,对代理模型进行验证和微调,得到最终的预测代理模型。能详细捕捉到细微但重要的局部特征(如窄峰或零点),从而大大减少高精度的仿真模型所需的时间和硬件成本。
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