多保真度高斯过程回归研究开题报告
2022-01-18 10:01
全文总字数：1198字
1. 研究目的与意义及国内外研究现状
1.从高斯过程回归是在干什么，它应用在哪些领域方面来描述。 2.从高精度数据获取难度大角度来说‘多保真度’是有意义的
国内外研究现状
1.janine guenther等将高斯过程回归运用到解决最在乎的用户舒适性问题上开发了个性化舒适预测模型
2.对河流的水温例如密苏里河建立精度更高，均方根误差值相对小的回归模型来预测各个河流站点水温
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2. 研究的基本内容
1.叙述高斯过程回归
2.高斯过程回归逼近未知函数
3.高斯过程回归逼近微分方程的解
3. 实施方案、进度安排及预期效果
实施方案：
a 通过函数真解加随机误差扰动的方法获取多保真度的数据
b 使用多保真度数据和高斯过程回归逼近函数，并比较多保真高斯过程回归于单保真度高斯过程会的逼近效果
c 使用多保真度数据和高斯过程回归推导微分方程的解，并比较多保真高斯过程回归与单保真度高斯过程回归的逼近效果
进度安排:
2018.10 -2018.12，完成资料收集，整理，研究工作，理清问题背景与国内外研究现状，充分理解所研究问题。
2019.1 -2019.2，完成论文主要算法的设计工作，包括多保真度高斯过程回归逼近未知函数的算法设计，多保真度高斯过程回归逼近微分方程的解的算法设计工作
2019.3 -2019.4，给出多保真度高斯过程回归的算法并编程实现，检验结果，修改程序，并与单保真度高斯过程回归进行对比。
2019.4-2019.5，完成论文的撰写工作。
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4. 参考文献
1.janine guenther , oliver sawodny . feature selection and gaussian process regression for personalized thermal comfort prediction【j】. building and environment.2019（148）:448-458.
2.朱森林，吴时强. 高斯过程回归模型在河流水温模拟中的应用【n】.华中科技大学学报（自然科学版）.2018（10）:122-126.
3应竞舟，傅忠谦，王建宇. 基于高斯过程回归的多姿态人脸识别【j】.计算机应用与软件.2015（08）:174-179.
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