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lhsdesign_modified
- 拉丁超立方试验设计方法，根据等概率随机正交分布的原则，可以合理在变量范围里选取试验样本点。对于设计变量较多的大型空间的采样，工程中常使用拉丁超立方试验设计方法.-Latin Hypercube experimental design methods, in accordance with the principle of equal probability distribution of random orthogonal, it is
lhsdesign_modified
- 改进拉丁超立方计算机实验，主要用于制造计算机实验所需要的实验方案-Latin hypercube
modify_surrogate
- 拉丁超立方抽样及BP神经网络代理模型的建立与预测误差分析(Latin hypercube sampling & BP neural network model)
lhsdesign_modified
- 多种分布相关随机变量 随机数生成 采样 均匀 排序(stochastic variable Probability Density)
程序
- 数据采样排序，提高采样效率和缩短时间，对样本要求量大(Data sampling sorting)
latin_hs
- 实用的抽样方法，适用于总体量大、差异程度较大的情况。先将总体单位按其差异程度或某一特征分类、分层，然后在各类或每层中再随机抽取样本单位。分层抽样实际上是科学分组、或分类与随机原则的结合。分层抽样有等比抽样和不等比抽样之分，当总数各类差别过大时，可采用不等比抽样。(Latin Hypercube Sampling)
HCS_LHS
- Matlab 蒙特卡洛和拉丁超立方采样比较(Comparison of Matlab Monte Carlo and Latin hypercube sampling matlab)
DOE
- 一种数值方法，用于生成样本点。样本点之间具有相关性小，分布均匀的特点。(A numerical method for generating sample points. The sample points have the characteristics of small correlation and uniform distribution.)
LHS-Kriging
- 正态分布、均匀分布拉丁超立方抽样，Kriging模型(LHS,Kriging,latin_hs,lhsu)
e702633d
- 拉丁超立方抽样（英语：Latin hypercube sampling，缩写LHS）是一种从多元参数分布中近似随机抽样的方法，属于分层抽样技术，常用于计算机实验或蒙特卡洛积分等。(Latin hypercube sampling (abbreviated LHS) is an approximate random sampling method from multivariate parameter distribution. It b