用于物理问题替代建模的数据生成自适应采样算法

本文研究了在建立物理模型替代模型时，数据生成过程中的不平衡数据问题。提出了一种自适应采样算法（ASADG），通过迭代方式优化输入数据的选择，以更好地表征响应流形，显著提高了替代建模的准确性和效率。研究表明，ASADG在代表性数据生成方面的表现优于传统的LHS方法。

本文探讨了物理模型替代模型中的不平衡数据问题，提出了一种自适应采样算法（ASADG），通过优化输入数据选择，提高建模的准确性和效率。研究结果表明，ASADG优于传统的LHS方法。

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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。
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