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基于阈值驱动的混合采集策略贝叶斯优化加速材料发现
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种新的阈值驱动的UCB-EI贝叶斯优化方法，通过整合UCB和EI获取函数的优势，在高维材料设计空间上实现了更有效的导航和快速收敛。在三个材料数据集上应用该方法，证明了它在RMSE得分和收敛效率上相对于EI和基于UCB的BO方法具有显著更好的近似和优化性能。
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关键要点
- 本文介绍了一种新的阈值驱动的UCB-EI贝叶斯优化方法（TDUE-BO）。
- TDUE-BO方法动态整合了上置信区间（UCB）和预期改进（EI）的优势。
- 该方法优化了材料发现过程，通过监测模型的不确定性引导UCB与EI的切换。
- 在高维材料设计空间上实现了更有效的导航和快速收敛。
- TDUE-BO在三个不同的材料数据集上应用，显示出显著更好的RMSE得分和收敛效率。
- 相较于EI和基于UCB的BO方法，TDUE-BO具有更好的近似和优化性能。
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