一种基于多维特征融合的仿真代理模型推荐方法

本发明公开了一种基于多维特征融合的仿真代理模型推荐方法，对用于训练模型的样本数据进行特征提取，分别得到样本数据的维度特征、数量特征、空间分布特征和非线性特征，并构成该样本数据的数据指纹：指纹向量Φ＝[dim,N,h,S]；根据预设的指纹向量与计算函数对应关系，获得当前指纹向量的各特征对应的计算函数，然后给候选的代理模型分别评分；评分高的代理模型被推荐，评分低的代理模型不被推荐。本发明使得使用者在真正使用代理模型进行训练之前，就可以根据先验判据结果选择恰当的代理模型方法，避免手动试错。