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Surrogate-based optimization with adaptive sampling for microfluidic concentration gradient generator design

克里金 替代模型 自适应采样 采样（信号处理） 数学优化 高斯分布 计算机科学 回归 算法 数学 统计 机器学习 化学 蒙特卡罗方法 计算化学 滤波器（信号处理） 计算机视觉
作者
Haizhou Yang,Seong Hyeon Hong,Rei ZhG,Yi Wang
出处
期刊：RSC Advances [Royal Society of Chemistry]
日期：2020-01-01 卷期号：10 (23): 13799-13814 被引量：18
链接
rsc.org rsc.org nih.gov nih.govdoi.org
标识
DOI：10.1039/d0ra01586e
摘要
Surrogate-based optimization (SBO) with adaptive sampling method is established for microfluidic concentration gradient generators (μCGGs) design.
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