Littérature scientifique sur le sujet « Surrogate Function »
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Articles de revues sur le sujet "Surrogate Function"
THIEL, MARCO, M. CARMEN ROMANO, UDO SCHWARZ, JÜRGEN KURTHS et JENS TIMMER. « SURROGATE-BASED HYPOTHESIS TEST WITHOUT SURROGATES ». International Journal of Bifurcation and Chaos 14, no 06 (juin 2004) : 2107–14. http://dx.doi.org/10.1142/s0218127404010527.
Texte intégralZiff, Elizabeth. « “Honey, I Want to Be a Surrogate” : How Military Spouses Negotiate and Navigate Surrogacy With Their Service Member Husbands ». Journal of Family Issues 40, no 18 (18 juillet 2019) : 2774–800. http://dx.doi.org/10.1177/0192513x19862843.
Texte intégralAmbarwati, Mega Dewi, et Ghina Azmita Kamila. « THE EVALUATION OF SURROGACY’S LEGAL SYSTEM IN INDONESIA AS COMPARISON TO INDIA’S LEGISLATION ». Diponegoro Law Review 4, no 2 (1 octobre 2019) : 167. http://dx.doi.org/10.14710/dilrev.4.2.2019.167-180.
Texte intégralTenne, Yoel. « An Analysis of the RBF Hyperparameter Impact on Surrogate-Assisted Evolutionary Optimization ». Scientific Programming 2022 (20 décembre 2022) : 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2022/5175941.
Texte intégralLiu, Bolin, et Liyang Xie. « Reliability Analysis of Structures by Iterative Improved Ensemble of Surrogate Method ». Shock and Vibration 2019 (24 octobre 2019) : 1–13. http://dx.doi.org/10.1155/2019/6357104.
Texte intégralZeng, Wei, Xian Chao Wang et Ying Sheng Wang. « Surrogating for High Dimensional Computationally Expensive Multi-Modal Functions with Elliptical Basis Function Models ». Applied Mechanics and Materials 733 (février 2015) : 880–84. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.733.880.
Texte intégralIuliano, Emiliano. « Efficient Design Optimization Assisted by Sequential Surrogate Models ». International Journal of Aerospace Engineering 2019 (12 mai 2019) : 1–34. http://dx.doi.org/10.1155/2019/4937261.
Texte intégralMalmquist, Anna, et Sonja Höjerström. « Constructions of surrogates, egg donors, and mothers : Swedish gay fathers’ narratives ». Feminism & ; Psychology 30, no 4 (14 mai 2020) : 508–28. http://dx.doi.org/10.1177/0959353520922415.
Texte intégral&NA;. « Is endothelial function a useful surrogate ? » Inpharma Weekly &NA;, no 1256 (septembre 2000) : 2. http://dx.doi.org/10.2165/00128413-200012560-00002.
Texte intégralChodos, Alan, et Eric Myers. « Testing the surrogate zeta-function method ». Canadian Journal of Physics 64, no 5 (1 mai 1986) : 633–36. http://dx.doi.org/10.1139/p86-117.
Texte intégralThèses sur le sujet "Surrogate Function"
Eisner, Mariah Claire. « Comparing Logit and Hinge Surrogate Loss Functions in Outcome Weighted Learning ». The Ohio State University, 2020. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=osu1585657996755039.
Texte intégralSmith, Nicola Marianne Godwin. « Characterisation of T cell surface phenotype and effector function in a surrogate model of rheumatoid arthritis ». Thesis, Imperial College London, 2009. http://hdl.handle.net/10044/1/4391.
Texte intégralSarmiento, Alam Natalia Catalina [Verfasser], Johannes [Akademischer Betreuer] [Gutachter] Buchner et Bernd [Gutachter] Reif. « Structure and function of the surrogate light chain / Natalia Catalina Sarmiento Alam ; Gutachter : Bernd Reif, Johannes Buchner ; Betreuer : Johannes Buchner ». München : Universitätsbibliothek der TU München, 2015. http://d-nb.info/1133261825/34.
Texte intégralYu, Jiaqian. « Minimisation du risque empirique avec des fonctions de perte nonmodulaires ». Thesis, Université Paris-Saclay (ComUE), 2017. http://www.theses.fr/2017SACLC012/document.
Texte intégralThis thesis addresses the problem of learning with non-modular losses. In a prediction problem where multiple outputs are predicted simultaneously, viewing the outcome as a joint set prediction is essential so as to better incorporate real-world circumstances. In empirical risk minimization, we aim at minimizing an empirical sum over losses incurred on the finite sample with some loss function that penalizes on the prediction given the ground truth. In this thesis, we propose tractable and efficient methods for dealing with non-modular loss functions with correctness and scalability validated by empirical results. First, we present the hardness of incorporating supermodular loss functions into the inference term when they have different graphical structures. We then introduce an alternating direction method of multipliers (ADMM) based decomposition method for loss augmented inference, that only depends on two individual solvers for the loss function term and for the inference term as two independent subproblems. Second, we propose a novel surrogate loss function for submodular losses, the Lovász hinge, which leads to O(p log p) complexity with O(p) oracle accesses to the loss function to compute a subgradient or cutting-plane. Finally, we introduce a novel convex surrogate operator for general non-modular loss functions, which provides for the first time a tractable solution for loss functions that are neither supermodular nor submodular. This surrogate is based on a canonical submodular-supermodular decomposition
ALINEJAD, FARHAD. « Development of advanced criteria for blade root design and optimization ». Doctoral thesis, Politecnico di Torino, 2018. http://hdl.handle.net/11583/2711560.
Texte intégralHinkle, Kurt Berlin. « An Automated Method for Optimizing Compressor Blade Tuning ». BYU ScholarsArchive, 2016. https://scholarsarchive.byu.edu/etd/6230.
Texte intégralTancred, James Anderson. « Aerodynamic Database Generation for a Complex Hypersonic Vehicle Configuration Utilizing Variable-Fidelity Kriging ». University of Dayton / OhioLINK, 2018. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=dayton1543801033672049.
Texte intégralGuo, Xiao. « Bayesian surrogates for functional response modeling and metamaterial rapid design ». HKBU Institutional Repository, 2017. http://repository.hkbu.edu.hk/etd_oa/418.
Texte intégralRiley, Mike J. W. « Evaluating cascade correlation neural networks for surrogate modelling needs and enhancing the Nimrod/O toolkit for multi-objective optimisation ». Thesis, Cranfield University, 2011. http://dspace.lib.cranfield.ac.uk/handle/1826/6796.
Texte intégralWikström, Jonas. « 3D Model of Fuel Tank for System Simulation : A methodology for combining CAD models with simulation tools ». Thesis, Linköpings universitet, Maskinkonstruktion, 2011. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-71370.
Texte intégralAtt utveckla ett nytt flygplanssystem är en väldigt komplicerad arbetsuppgift. Därför används modeller och simuleringar för att testa icke befintliga system, minska utvecklingstiden och kostnaderna, begränsa riskerna samt upptäcka problem tidigt och på så sätt minska andelen implementerade fel. Vid sektionen Vehicle Simulation and Thermal Analysis på Saab Aeronautics i Linköping designas och simuleras varje grundflygplanssystem, ett av dessa system är bränslesystemet. För närvarande används 2-dimensionella rätblock i simuleringsmodellen för att representera bränsletankarna, vilket är en väldigt grov approximation. För att kunna utföra mer detaljerade analyser behöver modellerna utökas med en bättre geometrisk beskrivning av bränsletankarna. Denna rapport går igenom de olika stegen i den framtagna metodiken för att kombinera 3- dimensionella tankmodeller skapade i CATIA med dynamisk simulering av bränslesystemet i Dymola. Den nya 3-dimensionella representationen av en tank i Dymola bör kunna beräkna bränsleytans läge under en simulering av ett manövrerande flygplan. Första steget i metodiken är att skapa en solid modell av bränslet som finns i tanken. Därefter specificeras modellens giltighetsområde och alla tänkbara riktningar hos accelerationsvektorn som påverkar bränslet genereras, dessa används sedan i den automatiserade volymanalysen i CATIA. För varje riktning delar CATIA upp bränslemodellen i ett bestämt antal delar och registrerar volymen, bränsleytans läge samt tyngdpunktens position för varje del. Med hjälp av radiala basfunktioner som har implementerats i MATLAB approximeras dessa data och en surrogatmodell tas fram, denna implementeras sedan i Dymola. På så sätt kan bränsleytans och tyngdpunktens läge beräknas på ett effektivt sätt, baserat på riktningen hos bränslets accelerationsvektor samt mängden bränsle i tanken. Den nya 3-dimensionella tankmodellen simuleras i Dymola och resultaten jämförs med mätningar utförda i CATIA samt med resultaten från den gamla simuleringsmodellen. Resultaten visar att den 3-dimensionella tankmodellen ger en mycket bättre representation av verkligheten och att det är en stor förbättring jämfört med den 2-dimensionella representationen. Nackdelen är att det tar ungefär 24 timmar att få fram denna 3-dimensionella representation.
Livres sur le sujet "Surrogate Function"
International Falk Workshop (1995 Basel, Switzerland). Surrogate markers to assess efficacy of treatmentin chronic liver diseases : Proceedings of the International Falk Workshop held in Basel, Switzerland, October 23-24, 1995. Dordrecht : Kluwer Academic, 1996.
Trouver le texte intégralJ, Booker Andrew, et Institute for Computer Applications in Science and Engineering., dir. A rigorous framework for optimization of expensive functions by surrogates. Hampton, VA : Institute for Computer Applications in Science and Engineering, NASA Langley Research Center, 1998.
Trouver le texte intégralFong, Siao Yuong. Performing Fear in Television Production. Nieuwe Prinsengracht 89 1018 VR Amsterdam Nederland : Amsterdam University Press, 2022. http://dx.doi.org/10.5117/9789463724579.
Texte intégralHall, Peter. Principal component analysis for functional data. Sous la direction de Frédéric Ferraty et Yves Romain. Oxford University Press, 2018. http://dx.doi.org/10.1093/oxfordhb/9780199568444.013.8.
Texte intégralInce, Can, et Alexandre Lima. Monitoring the microcirculation in the ICU. Oxford University Press, 2016. http://dx.doi.org/10.1093/med/9780199600830.003.0142.
Texte intégralShanley, Mary Lyndon. Surrogacy. Oxford University Press, 2018. http://dx.doi.org/10.1093/oso/9780198786429.003.0015.
Texte intégralKulkarni, Kunal, James Harrison, Mohamed Baguneid et Bernard Prendergast, dir. Trauma and orthopaedics. Oxford University Press, 2016. http://dx.doi.org/10.1093/med/9780198729426.003.0031.
Texte intégralSidhu, Kulraj S., Mfonobong Essiet et Maxime Cannesson. Cardiac and vascular physiology in anaesthetic practice. Sous la direction de Jonathan G. Hardman. Oxford University Press, 2017. http://dx.doi.org/10.1093/med/9780199642045.003.0001.
Texte intégralPitzalis, Costantino, Frances Humby et Michael P. Seed. Synovial pathology. Oxford University Press, 2013. http://dx.doi.org/10.1093/med/9780199642489.003.0052.
Texte intégralSeeck, Margitta, L. Spinelli, Jean Gotman et Fernando H. Lopes da Silva. Combination of Brain Functional Imaging Techniques. Sous la direction de Donald L. Schomer et Fernando H. Lopes da Silva. Oxford University Press, 2017. http://dx.doi.org/10.1093/med/9780190228484.003.0046.
Texte intégralChapitres de livres sur le sujet "Surrogate Function"
Abbasnejad, Amir, et Dirk V. Arnold. « Adaptive Function Value Warping for Surrogate Model Assisted Evolutionary Optimization ». Dans Lecture Notes in Computer Science, 76–89. Cham : Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-14714-2_6.
Texte intégralYang, Kaifeng, et Michael Affenzeller. « Surrogate-assisted Multi-objective Optimization via Genetic Programming Based Symbolic Regression ». Dans Lecture Notes in Computer Science, 176–90. Cham : Springer Nature Switzerland, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-27250-9_13.
Texte intégralCao, Xin, Chao Jiang et Anjun Zu. « Uncertainty analysis of dam finite element simulation based on a surrogate model ». Dans Advances in Civil Function Structure and Industrial Architecture, 594–600. London : CRC Press, 2022. http://dx.doi.org/10.1201/9781003305019-82.
Texte intégralWang, Xi, Hao Chen, Luyang Luo, An-ran Ran, Poemen P. Chan, Clement C. Tham, Carol Y. Cheung et Pheng-Ann Heng. « Unifying Structure Analysis and Surrogate-Driven Function Regression for Glaucoma OCT Image Screening ». Dans Lecture Notes in Computer Science, 39–47. Cham : Springer International Publishing, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-32239-7_5.
Texte intégralZhang, Chengfang, et Xingchun Yang. « Image Fusion Based on Masked Online Convolutional Dictionary Learning with Surrogate Function Approach ». Dans Advances in Intelligent Systems and Computing, 70–74. Singapore : Springer Singapore, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-15-5887-0_10.
Texte intégralDhadve, Ajit, Bhushan Thakur et Pritha Ray. « Dual Modality Imaging of Promoter Activity as a Surrogate for Gene Expression and Function ». Dans Methods in Molecular Biology, 1–12. New York, NY : Springer New York, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4939-7860-1_1.
Texte intégralDomesová, Simona. « The Use of Radial Basis Function Surrogate Models for Sampling Process Acceleration in Bayesian Inversion ». Dans Lecture Notes in Electrical Engineering, 228–38. Cham : Springer International Publishing, 2019. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-14907-9_23.
Texte intégralDiestmann, Thomas, Nils Broedling, Benedict Götz et Tobias Melz. « Surrogate Model-Based Uncertainty Quantification for a Helical Gear Pair ». Dans Lecture Notes in Mechanical Engineering, 191–207. Cham : Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-77256-7_16.
Texte intégralMehta, Arpan R., Siddharthan Chandran et Bhuvaneish T. Selvaraj. « Assessment of Mitochondrial Trafficking as a Surrogate for Fast Axonal Transport in Human Induced Pluripotent Stem Cell–Derived Spinal Motor Neurons ». Dans Methods in Molecular Biology, 311–22. New York, NY : Springer US, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-0716-1990-2_16.
Texte intégralLakshika, Erandi, Michael Barlow et Adam Easton. « Evolving High Fidelity Low Complexity Sheepdog Herding Simulations Using a Machine Learner Fitness Function Surrogate for Human Judgement ». Dans AI 2015 : Advances in Artificial Intelligence, 330–42. Cham : Springer International Publishing, 2015. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-26350-2_29.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Surrogate Function"
Qian, Jiachang, Enen Yu, Jinlan Zhang, Dawei Zhan et Yuansheng Cheng. « Optimization of the Vibration Response of a Longitudinal-Transverse Stiffened Conical Shell Based on an Ensemble of Surrogates ». Dans ASME 2018 37th International Conference on Ocean, Offshore and Arctic Engineering. American Society of Mechanical Engineers, 2018. http://dx.doi.org/10.1115/omae2018-77334.
Texte intégralRaphel, Mariya, Revati Gunjal, S. R. Wagh et N. M. Singh. « Optimization of Surrogate function using Extremum Seeking Control ». Dans 2022 Australian & New Zealand Control Conference (ANZCC). IEEE, 2022. http://dx.doi.org/10.1109/anzcc56036.2022.9966972.
Texte intégralAlbert, Christopher G., Ulrich Callies et Udo von Toussaint. « Surrogate-Enhanced Parameter Inference for Function-Valued Models ». Dans International Workshop on Bayesian Inference and Maximum Entropy Methods in Science and Engineering. Basel Switzerland : MDPI, 2021. http://dx.doi.org/10.3390/psf2021003011.
Texte intégralKamenik, Jan, Michele Stramacchia, David J. J. Toal, Andy J. Keane et Ron Bates. « Axial Compressor Rotor Optimization Using a Novel Ensemble of Surrogates-Based Infill Criterion ». Dans ASME 2017 Gas Turbine India Conference. American Society of Mechanical Engineers, 2017. http://dx.doi.org/10.1115/gtindia2017-4516.
Texte intégralPenmetsa, Ravi, et Ramana Grandhi. « Estimating Membership Function of Implicit Response Using Surrogate Models ». Dans 43rd AIAA/ASME/ASCE/AHS/ASC Structures, Structural Dynamics, and Materials Conference. Reston, Virigina : American Institute of Aeronautics and Astronautics, 2002. http://dx.doi.org/10.2514/6.2002-1234.
Texte intégralAlicino, Simone, et Massimiliano Vasile. « Surrogate-based Maximisation of Belief Function for Robust Design Optimisation ». Dans 54th AIAA/ASME/ASCE/AHS/ASC Structures, Structural Dynamics, and Materials Conference. Reston, Virginia : American Institute of Aeronautics and Astronautics, 2013. http://dx.doi.org/10.2514/6.2013-1757.
Texte intégralTalgorn, Bastien, Sébastien Le Digabel et Michael Kokkolaras. « Problem Formulations for Simulation-Based Design Optimization Using Statistical Surrogates and Direct Search ». Dans ASME 2014 International Design Engineering Technical Conferences and Computers and Information in Engineering Conference. American Society of Mechanical Engineers, 2014. http://dx.doi.org/10.1115/detc2014-34778.
Texte intégralShen, Yichi, et Christine A. Shoemaker. « Global Optimization for Noisy Expensive Black-Box Multi-Modal Functions Via Radial Basis Function Surrogate ». Dans 2020 Winter Simulation Conference (WSC). IEEE, 2020. http://dx.doi.org/10.1109/wsc48552.2020.9384132.
Texte intégralValladares, Homero, et Andres Tovar. « A Simple and Effective Methodology to Perform Multi-Objective Bayesian Optimization : An Application in the Design of Sandwich Composite Armors for Blast Mitigation ». Dans ASME 2020 International Design Engineering Technical Conferences and Computers and Information in Engineering Conference. American Society of Mechanical Engineers, 2020. http://dx.doi.org/10.1115/detc2020-22564.
Texte intégralMathieson, James L., Aravind Shanthakumar, Chiradeep Sen, Ryan Arlitt, Joshua D. Summers et Robert Stone. « Complexity as a Surrogate Mapping Between Function Models and Market Value ». Dans ASME 2011 International Design Engineering Technical Conferences and Computers and Information in Engineering Conference. ASMEDC, 2011. http://dx.doi.org/10.1115/detc2011-47481.
Texte intégralRapports d'organisations sur le sujet "Surrogate Function"
Pettit, Chris, et D. Wilson. A physics-informed neural network for sound propagation in the atmospheric boundary layer. Engineer Research and Development Center (U.S.), juin 2021. http://dx.doi.org/10.21079/11681/41034.
Texte intégralDennis, John E., Audet Jr et Charles. Optimization Tools for Engineering Design Using Surrogate Functions. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, février 2004. http://dx.doi.org/10.21236/ada420453.
Texte intégralDennis, John E., Moore Jr. et Douglas. Optimization Tools for Engineering Design Using Surrogate Functions. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, novembre 2000. http://dx.doi.org/10.21236/ada387716.
Texte intégralDennis, John E., et Jr. New Meta Algorithms for Engineering Design Using Surrogate Functions. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, avril 2005. http://dx.doi.org/10.21236/ada433179.
Texte intégralDennis, J. E., et Virginia Torczon. Managing the Choice of Surrogate Variables and the Use of Approximation Models to Optimize Expensive Functions. Fort Belvoir, VA : Defense Technical Information Center, mai 1998. http://dx.doi.org/10.21236/ada380051.
Texte intégralAllen, Luke, Joon Lim, Robert Haehnel et Ian Dettwiller. Helicopter rotor blade multiple-section optimization with performance. Engineer Research and Development Center (U.S.), juin 2021. http://dx.doi.org/10.21079/11681/41031.
Texte intégralZhao, Bingyu, Saul Burdman, Ronald Walcott et Gregory E. Welbaum. Control of Bacterial Fruit Blotch of Cucurbits Using the Maize Non-Host Disease Resistance Gene Rxo1. United States Department of Agriculture, septembre 2013. http://dx.doi.org/10.32747/2013.7699843.bard.
Texte intégralSelvaraju, Ragul, Hari Shankar et Hariharan Sankarasubramanian. Metamodel Generation for Frontal Crash Scenario of a Passenger Car. SAE International, septembre 2020. http://dx.doi.org/10.4271/2020-28-0504.
Texte intégralSelvaraju, Ragul, Hari Shankar et Hariharan Sankarasubramanian. Metamodel Generation for Frontal Crash Scenario of a Passenger Car. SAE International, septembre 2020. http://dx.doi.org/10.4271/2020-28-0504.
Texte intégral