Articles de revues sur le sujet « Surrogate Function »
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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 intégralBemporad, Alberto. « Global optimization via inverse distance weighting and radial basis functions ». Computational Optimization and Applications 77, no 2 (27 juillet 2020) : 571–95. http://dx.doi.org/10.1007/s10589-020-00215-w.
Texte intégralCunningham, Thomas V., Leslie P. Scheunemann, Robert M. Arnold et Douglas White. « How do clinicians prepare family members for the role of surrogate decision-maker ? » Journal of Medical Ethics 44, no 1 (17 juillet 2017) : 21–26. http://dx.doi.org/10.1136/medethics-2016-103808.
Texte intégralPan, Jeng-Shyang, Li-Gang Zhang, Shu-Chuan Chu, Chin-Shiuh Shieh et Junzo Watada. « Surrogate-Assisted Hybrid Meta-Heuristic Algorithm with an Add-Point Strategy for a Wireless Sensor Network ». Entropy 25, no 2 (9 février 2023) : 317. http://dx.doi.org/10.3390/e25020317.
Texte intégralYounis, Adel, et Zuomin Dong. « High-Fidelity Surrogate Based Multi-Objective Optimization Algorithm ». Algorithms 15, no 8 (7 août 2022) : 279. http://dx.doi.org/10.3390/a15080279.
Texte intégralDushatskiy, Arkadiy, Tanja Alderliesten et Peter A. N. Bosman. « A Novel Approach to Designing Surrogate-assisted Genetic Algorithms by Combining Efficient Learning of Walsh Coefficients and Dependencies ». ACM Transactions on Evolutionary Learning and Optimization 1, no 2 (23 juillet 2021) : 1–23. http://dx.doi.org/10.1145/3453141.
Texte intégralHavinga, Jos, Gerrit Klaseboer et A. H. van den Boogaard. « Sequential Optimization of Strip Bending Process Using Multiquadric Radial Basis Function Surrogate Models ». Key Engineering Materials 554-557 (juin 2013) : 911–18. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/kem.554-557.911.
Texte intégralLu, Dan, et Daniel Ricciuto. « Efficient surrogate modeling methods for large-scale Earth system models based on machine-learning techniques ». Geoscientific Model Development 12, no 5 (6 mai 2019) : 1791–807. http://dx.doi.org/10.5194/gmd-12-1791-2019.
Texte intégralSolomon, Michael R. « The Missing Link : Surrogate Consumers in the Marketing Chain ». Journal of Marketing 50, no 4 (octobre 1986) : 208–18. http://dx.doi.org/10.1177/002224298605000406.
Texte intégralOuyang, Qi, Xiao Qian Chen et Wen Yao. « Comparison of the Function Regression Method and Data Classification Method for Limit State Function Approximation ». Advanced Materials Research 774-776 (septembre 2013) : 1738–44. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.774-776.1738.
Texte intégralChen, Guodong, Kai Zhang, Liming Zhang, Xiaoming Xue, Dezhuang Ji, Chuanjin Yao, Jun Yao et Yongfei Yang. « Global and Local Surrogate-Model-Assisted Differential Evolution for Waterflooding Production Optimization ». SPE Journal 25, no 01 (9 décembre 2019) : 105–18. http://dx.doi.org/10.2118/199357-pa.
Texte intégralBadhurshah, Rameez, et Abdus Samad. « Surrogate Assisted Design Optimization of an Air Turbine ». International Journal of Rotating Machinery 2014 (2014) : 1–8. http://dx.doi.org/10.1155/2014/563483.
Texte intégralBerkemeier, Manuel, et Sebastian Peitz. « Derivative-Free Multiobjective Trust Region Descent Method Using Radial Basis Function Surrogate Models ». Mathematical and Computational Applications 26, no 2 (15 avril 2021) : 31. http://dx.doi.org/10.3390/mca26020031.
Texte intégralClaywell, Brian C., Vu Dinh, Mathieu Fourment, Connor O. McCoy et Frederick A. Matsen IV. « A Surrogate Function for One-Dimensional Phylogenetic Likelihoods ». Molecular Biology and Evolution 35, no 1 (26 septembre 2017) : 242–46. http://dx.doi.org/10.1093/molbev/msx253.
Texte intégralFrick, Matthias, et Franz Weidinger. « Endothelial Function : A Surrogate Endpoint in Cardiovascular Studies ? » Current Pharmaceutical Design 13, no 17 (1 juin 2007) : 1741–50. http://dx.doi.org/10.2174/138161207780831211.
Texte intégralKeane, Andy J., et Ivan I. Voutchkov. « Robust design optimization using surrogate models ». Journal of Computational Design and Engineering 7, no 1 (1 février 2020) : 44–55. http://dx.doi.org/10.1093/jcde/qwaa005.
Texte intégralYi, Jin, Yichi Shen et Christine A. Shoemaker. « A multi-fidelity RBF surrogate-based optimization framework for computationally expensive multi-modal problems with application to capacity planning of manufacturing systems ». Structural and Multidisciplinary Optimization 62, no 4 (17 mai 2020) : 1787–807. http://dx.doi.org/10.1007/s00158-020-02575-7.
Texte intégralMonakov, A. A. « A Versatile Algorithm for Autofocusing SAR Images ». Journal of the Russian Universities. Radioelectronics 24, no 1 (26 février 2021) : 22–33. http://dx.doi.org/10.32603/1993-8985-2021-24-1-22-33.
Texte intégralKunakote, Tawatchai, et Sujin Bureerat. « Surrogate-Assisted Multiobjective Evolutionary Algorithms for Structural Shape and Sizing Optimisation ». Mathematical Problems in Engineering 2013 (2013) : 1–13. http://dx.doi.org/10.1155/2013/695172.
Texte intégralMai, Hau T., Jaewook Lee, Joowon Kang, H. Nguyen-Xuan et Jaehong Lee. « An Improved Blind Kriging Surrogate Model for Design Optimization Problems ». Mathematics 10, no 16 (12 août 2022) : 2906. http://dx.doi.org/10.3390/math10162906.
Texte intégralZenke, Friedemann, et Tim P. Vogels. « The Remarkable Robustness of Surrogate Gradient Learning for Instilling Complex Function in Spiking Neural Networks ». Neural Computation 33, no 4 (2021) : 899–925. http://dx.doi.org/10.1162/neco_a_01367.
Texte intégralZeng, Wei, Yue Yang, Huan Xie et Lin-jun Tong. « CF-Kriging surrogate model based on the combination forecasting method ». Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part C : Journal of Mechanical Engineering Science 230, no 18 (9 août 2016) : 3274–84. http://dx.doi.org/10.1177/0954406215610149.
Texte intégralBajer, Lukáš, Zbyněk Pitra, Jakub Repický et Martin Holeňa. « Gaussian Process Surrogate Models for the CMA Evolution Strategy ». Evolutionary Computation 27, no 4 (décembre 2019) : 665–97. http://dx.doi.org/10.1162/evco_a_00244.
Texte intégralHengel, Richard L., et Joseph A. Kovacs. « Surrogate Markers of Immune Function in Human Immunodeficiency Virus–Infected Patients : What Are They Surrogates For ? » Journal of Infectious Diseases 188, no 12 (15 décembre 2003) : 1791–93. http://dx.doi.org/10.1086/379901.
Texte intégralChechile, Richard A. « Using Hazard and Surrogate Functions for Understanding Memory and Forgetting ». AppliedMath 2, no 4 (4 octobre 2022) : 518–46. http://dx.doi.org/10.3390/appliedmath2040031.
Texte intégralOzol, Cengiz. « The Surrogate Wage Function and Capital : Theory with Measurement ». Canadian Journal of Economics 24, no 1 (février 1991) : 175. http://dx.doi.org/10.2307/135485.
Texte intégralSUGAI, Tomotaka, Kohei SHINTANI, Atsuji ABE et Yasushi YAMAMOTO. « Surrogate modeling of transfer function using feature extraction method ». Proceedings of Design & ; Systems Conference 2019.29 (2019) : 2110. http://dx.doi.org/10.1299/jsmedsd.2019.29.2110.
Texte intégralPacheco, Jorge E., Cristina H. Amon et Susan Finger. « Bayesian Surrogates Applied to Conceptual Stages of the Engineering Design Process ». Journal of Mechanical Design 125, no 4 (1 décembre 2003) : 664–72. http://dx.doi.org/10.1115/1.1631580.
Texte intégralJenkins, William F., et Peter Gerstoft. « Acquisition functions in Bayesian optimization of ocean acoustic waveguides using Gaussian processes ». Journal of the Acoustical Society of America 151, no 4 (avril 2022) : A267. http://dx.doi.org/10.1121/10.0011293.
Texte intégralKaridis, J. P., et S. R. Turns. « Efficient Optimization of Computationally Expensive Objective Functions ». Journal of Mechanisms, Transmissions, and Automation in Design 108, no 3 (1 septembre 1986) : 336–39. http://dx.doi.org/10.1115/1.3258736.
Texte intégralLu, Li, Yizhong Wu, Qi Zhang et Ping Qiao. « A Transformation-Based Improved Kriging Method for the Black Box Problem in Reliability-Based Design Optimization ». Mathematics 11, no 1 (1 janvier 2023) : 218. http://dx.doi.org/10.3390/math11010218.
Texte intégralEggert, R. J., et R. W. Mayne. « Probabilistic Optimal Design Using Successive Surrogate Probability Density Functions ». Journal of Mechanical Design 115, no 3 (1 septembre 1993) : 385–91. http://dx.doi.org/10.1115/1.2919203.
Texte intégralJenkins, William F., et Peter Gerstoft. « Applications of Bayesian optimization with a Gaussian process surrogate model in ocean acoustics ». Journal of the Acoustical Society of America 152, no 4 (octobre 2022) : A157. http://dx.doi.org/10.1121/10.0015876.
Texte intégralOthman, Norazila, et Masahiro Kanazaki. « Development of Digital Flight Motion Methodology Based on Aerodynamic Derivatives Approximation ». Journal of Robotics and Mechatronics 28, no 2 (19 avril 2016) : 215–25. http://dx.doi.org/10.20965/jrm.2016.p0215.
Texte intégralZhao, Mengjie, Kai Zhang, Guodong Chen, Xinggang Zhao, Jun Yao, Chuanjin Yao, Liming Zhang et Yongfei Yang. « A Classification-Based Surrogate-Assisted Multiobjective Evolutionary Algorithm for Production Optimization under Geological Uncertainty ». SPE Journal 25, no 05 (18 juin 2020) : 2450–69. http://dx.doi.org/10.2118/201229-pa.
Texte intégralShafie Khorassani, Fatema, Jeremy M. G. Taylor, Niko Kaciroti et Michael R. Elliott. « Incorporating Covariates into Measures of Surrogate Paradox Risk ». Stats 6, no 1 (17 février 2023) : 322–44. http://dx.doi.org/10.3390/stats6010020.
Texte intégralSwingler, Kevin. « Learning and Searching Pseudo-Boolean Surrogate Functions from Small Samples ». Evolutionary Computation 28, no 2 (juin 2020) : 317–38. http://dx.doi.org/10.1162/evco_a_00257.
Texte intégralProtonotarios, Nicholas E., George A. Kastis, Andreas D. Fotopoulos, Andreas G. Tzakos, Dimitrios Vlachos et Nikolaos Dikaios. « Motion-Compensated PET Image Reconstruction via Separable Parabolic Surrogates ». Mathematics 11, no 1 (23 décembre 2022) : 55. http://dx.doi.org/10.3390/math11010055.
Texte intégralCandida Fratazzi et Jixiao Niu. « Accelerated orphan drug approval : surrogate endpoints ». World Journal of Advanced Pharmaceutical and Medical Research 2, no 1 (30 janvier 2022) : 001–7. http://dx.doi.org/10.53346/wjapmr.2022.2.1.0021.
Texte intégralKamali, M., K. Ponnambalam et E. D. Soulis. « Computationally efficient calibration of WATCLASS Hydrologic models using surrogate optimization ». Hydrology and Earth System Sciences Discussions 4, no 4 (23 juillet 2007) : 2307–21. http://dx.doi.org/10.5194/hessd-4-2307-2007.
Texte intégralNa, Chongzheng, et Huixin Liu. « A Historical Experience Surrogate Model Assisted Particle Swarm Optimization for Expensive Black-box Problems ». Highlights in Science, Engineering and Technology 7 (3 août 2022) : 83–88. http://dx.doi.org/10.54097/hset.v7i.1021.
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