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申倩倩

作品数：2 被引量：4H指数：1
供职机构：华南理工大学自动化科学与工程学院更多>>
发文基金：国家自然科学基金广东省自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 1篇预处理
  • 1篇数据预处理
  • 1篇高斯
  • 1篇高斯过程
  • 1篇S系统
  • 1篇CSTR系统
  • 1篇GLAS

机构

  • 2篇华南理工大学

作者

  • 2篇申倩倩
  • 1篇孙宗海

传媒

  • 1篇计算机应用研...

年份

  • 2篇2011
共 2 条 记 录，以下是 1-2
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排序方式：
基于高斯过程的在线建模问题研究
高斯过程(Gaussian Process,简称GP)作为一种非参数概率模型,已经成为机器学习领域重要的学习方法之一,它相对于神经网络和支持向量机的优点在于既能给出模型的响应输出,又能给出输出的不确定度,也即输出值的方差...
申倩倩
关键词：高斯过程CSTR系统数据预处理
文献传递
基于自适应自然梯度法的在线高斯过程建模被引量：4
2011年
为了满足在线建模算法的实时性要求,提出了在高斯过程的训练中使用自适应自然梯度法(ANG),即基于自适应自然梯度法的在线高斯过程回归建模算法。将此算法运用在Micky-Glass系统和连续搅拌反应釜(CSTR)模型的建立中,并与稀疏在线高斯过程算法进行比较。仿真结果表明此算法满足了非线性系统建模的实时性和精度的要求,同时克服了其他方法计算量很大、不符合在线算法的实时性要求的缺点。
申倩倩孙宗海
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