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為了選擇一個好的協方差矩陣，Isight首先假設樣本數據的協方差是設計數據的良好近似值；即。 其中μ是樣本數據的質心。形狀函數值的優化方式與徑向基函數（RBF）相同。 Isight隨后使用對角矩陣近似實際方差（，其中Si是一個正數，n是近似中的輸入變量數量）。Isight使用模擬退火算法優化Si的值，以最小化N?1個數據點的誤差總和。

（圖片來源網絡）（3）神經網絡模型Isight 中的神經網絡的結構是三層前饋網絡，輸入層，輸出層與中間層。其中，RBF-NN和EBF-NN分別是以待測點與樣本點之間的歐幾里德距離和Mahalanobis距離為自變量。