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J-GLOBAL ID：201702286313031890   整理番号：17A0756721

Bayes事後予測法に基づく多重応答最適化のための一般的フレームワーク【Powered by NICT】

A general framework for multiple responses optimization based on Bayesian posterior predictive method

著者 (2件)： Li Suyi (School of Management & Economics, Beijing Institute of Technology, China) ,  Wang Wenjia (Customer Working Department, China Association for Quality, Beijing, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： IEEM  ページ： 1938-1941  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 応答曲面法(RSM)を用いて,実際に広く使用されている,これは単一応答といくつかの因子を最適化することができる。自然人々が単一応答最適化でなく,多重応答最適化に興味を持っている。本論文では,Bayes事後予測法を用いた多重応答最適化のための一般的フレームワークを提案した。この方法は分散の影響,応答間の相関,およびモデルパラメータの不確実性を説明することができる。実地医家のための指針としてこの手法を開発し,それを説明する例を与えた。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 応答曲面法 ,  *予測技法 ,  *最適化 ,  不確実性
準シソーラス用語： モデルパラメータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 分析化学一般  (CC02010H) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (4件)： 予測法 ,  多重応答 ,  最適化 ,  フレームワーク