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EnglishThis paper investigates the application of the support vector machine and the least-squares support vector machine regressions to the uncertainty quantification of complex systems. The feasibility and the accuracy of the above techniques are demonstrated by predicting the efficiency of an integrated voltage regulator with 8 stochastic parameters
| Titolo: | SVM and LS-SVM for the Uncertainty Quantification of Complex Systems |
| Autori: | |
| Data di pubblicazione: | 2018 |
| Abstract: | This paper investigates the application of the support vector machine and the least-squares suppo...rt vector machine regressions to the uncertainty quantification of complex systems. The feasibility and the accuracy of the above techniques are demonstrated by predicting the efficiency of an integrated voltage regulator with 8 stochastic parameters |
| Appare nelle tipologie: | 4.1 Contributo in Atti di convegno |
File in questo prodotto:
| File | Descrizione | Tipologia | Licenza | |
|---|---|---|---|---|
| UMEMA18_SVM_IVR_final.pdf | submitted paper | 1. Pre-print | PUBBLICO - Tutti i diritti riservati | Visibile a tuttiVisualizza/Apri |
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http://hdl.handle.net/11583/2768135I documenti in IRIS sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.
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