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Hybrid neural network and support vector machine method for optimization

机译:混合神经网络和支持向量机的优化方法

摘要

System and method for optimization of a design associated with a response function, using a hybrid neural net and support vector machine (NN/SVM) analysis to minimize or maximize an objective function, optionally subject to one or more constraints. As a first example, the NN/SVM analysis is applied iteratively to design of an aerodynamic component, such as an airfoil shape, where the objective function measures deviation from a target pressure distribution on the perimeter of the aerodynamic component. As a second example, the NN/SVM analysis is applied to data classification of a sequence of data points in a multidimensional space. The NN/SVM analysis is also applied to data regression.
机译:用于优化与响应函数相关的设计的系统和方法,使用混合神经网络和支持向量机(NN / SVM)分析来最小化或最大化目标函数,可选地受一个或多个约束。作为第一个示例,将NN / SVM分析迭代地应用于空气动力学组件(如机翼形状)的设计,其中目标函数测量与空气动力学组件周边的目标压力分布的偏差。作为第二示例,将NN / SVM分析应用于多维空间中的数据点序列的数据分类。 NN / SVM分析也适用于数据回归。

著录项

  • 公开/公告号US6961719B1

    专利类型

  • 公开/公告日2005-11-01

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 MAN MOHAN RAI;

    申请/专利号US20020043044

  • 发明设计人 MAN MOHAN RAI;

    申请日2002-01-07

  • 分类号G06E1/00;G06E3/00;G06F15/18;G06G7/00;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 22:20:13

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