一种变保真度迁移学习模型建立方法

摘要

一种变保真度迁移学习模型建立方法，属于工程设计与优化领域。本发明针对具体的工程问题，首先建立合适的高保真度模型和低保真度模型并进行高、低保真度样本点抽样；然后，以低保真度样本点为训练集，训练深度神经网络得到预训练模型；进而，替换深度神经网络的最后若干层，得到变保真度迁移学习模型。本发明的变保真度迁移学习模型能够同时融合高、低保真度信息，在较少的计算资源下可以得到高精度的预测模型，能够降低工程优化分析中的计算耗时，可以节省大量的时间成本。