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A new sequential optimal sampling method for radial basis functions

机译：径向基函数的一种新的顺序最优采样方法

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The sampling procedure is crucial for accuracy of model approximation for a given metamodel. In this paper, we propose a new sequential sampling method for radial basis functions. At each sampling step, we provided a criterion to determine the optimal sampling point, which maximizes the value of the product of curvature and square of minimum distance to other design sites. Experiments proved that using the same sampling size the highest accuracy and efficiency can be obtained to approximate an objective function under this criterion.
机译：对于给定的元模型，采样过程对于模型逼近的准确性至关重要。在本文中，我们为径向基函数提出了一种新的顺序采样方法。在每个采样步骤中，我们都提供了一个确定最佳采样点的准则，该准则将使与其他设计位置的最小距离的曲率和平方的乘积值最大化。实验证明，在相同条件下，使用相同的采样量可以获得最高的精度和效率，以近似目标函数。

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