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Research on Safe Bayesian Optimization Based on Wiener Kernel Regression
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内容提要
本研究提出了一种基于Wiener核回归的新误差界限，解决了贝叶斯优化在安全约束下的性能问题，结果表明该界限更为紧凑，扩大了安全区域。
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关键要点
- 本研究提出了一种基于Wiener核回归的新误差界限。
- 该研究解决了贝叶斯优化在安全约束下性能不佳的问题。
- 新误差界限在温和假设下比以往文献中的界限更紧。
- 研究结果扩大了安全区域。
- 通过数值实例展示了新误差界限在安全贝叶斯优化中的有效性。
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