一种基于相关性原理的动态样本点选取方法

摘要

本发明公开了一种基于相关性原理的动态样本点选取方法，是基于相关性的原理，根据初始选取的样本点信息，计算每个样本点的留一误差，针对留一误差较大的样本点，采用变异函数计算每个变量方向留一误差的影响范围，进而确定该样本点处每个变量方向的加点区域范围，最后在每个加点区域增选样本点，实现样本点的针对性选取。本发明充分利用性能空间的特性来指导样本点的选取区间，进而实现样本点的“按需分配”，在样本点的选取上考虑了函数空间对样本点分布的需求，对应的近似模型的精确度明显高于一次性样本点选取所对应的近似模型，样本点的利用效率更高。