跨JMP 7.0、8.0和9.0的神经平台的比较 跨JMP 7.0、8.0和9.0的神经平台的比较
帕特里克·比尔特根（Patrick Biltgen），博士，BAE系统高级首席系统工程师
自从JMP 6引入JMP Neural平台以来，它已经有了长足的发展，并且在航空航天和国防仿真界广泛使用，用于逼近高保真复杂系统仿真。本文将回顾和比较在JMP的最后三个版本中创建的跨通用数据集的神经网络模型，并对针对复杂系统设计人员的该工具集的改进和进步进行评论。通过比较拟合统计的优缺点，易于创建的灵活性以及解决多个复杂模型的灵活性，作者将评估最新神经平台的实用性和灵活性，并演示如何使用JMP 9来分析和可视化复杂仿真的结果。示例将包括基于代理的大型仿真和具有连续和离散变量混合的模型。该演讲还将演示将Prediction Profiler与多个神经方程式配合使用，以及将Simulator应用于具有许多点的大型设计空间的快速泛滥，从而实现基于功能的分析的“逆向设计”。
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