基于贝叶斯的模型移植技术——应用移植函数和最优实验设计的方法

摘要

文章阐述了一种基于贝叶斯方法的模型移植技术，通过模型迁移函数和最优实验产生的数据来建立复杂且相似过程的经验模型。模型移植充分利用了过程的相似特性和原有的旧过程模型，将已知模型“移植”到新模型中去，以达到减少实验时间和节约实验原料等的目的。为验证本文所提方法的可行性，研究以注塑过程为对象进行实验论证。结果显示，采用该技术后，仅需6组（未使用该技术则需约30组）新过程实验数据便可以建一个新的且符合精度要求的模型，从而论证了方法的有效性。