An optimization system is provided utilizing a Bayesian neural network
calculation of a derivative wherein an output is optimized with respect to
an input utilizing a stochastical method that averages over many
regression models. This is done such that constraints from first principal
models are incorporated in terms of prior art distributions.
Un système d'optimisation est fourni utilisant un calcul bayésien de réseau neurologique d'un dérivé où un résultat est optimisé en ce qui concerne une entrée utilisant une méthode stochastique ces moyennes au-dessus de beaucoup de modèles de régression. Ceci est fait tels que des contraintes des premiers principaux modèles sont incorporées en termes de distributions d'art antérieur.
