BriefGPT - AI 论文速递
·
An Adaptive Sampling Algorithm for Data Generation in Surrogate Modeling of Physical Problems
💡
原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
📝
内容提要
本文研究了物理模型替代建模中的数据生成不平衡问题，提出了一种自适应采样算法（ASADG），通过优化输入数据选择，提高了替代建模的准确性和效率。研究表明，ASADG在数据生成方面优于传统方法。
🎯
关键要点
- 本文研究了物理模型替代建模中的数据生成不平衡问题。
- 提出了一种自适应采样算法（ASADG），通过迭代优化输入数据选择。
- ASADG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优于传统的LHS方法。
➡️
