【摘 要】
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超参数优化是减少高斯过程回归(Gaussian process regression,GPR)学习方法计算量,提高高斯模型性能的一个重要问题。为解决超参数优化问题中先验知识匮乏,对初始值过分依赖
【机 构】
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东莞职业技术学院计算机工程系,江西理工大学应用科学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61672024);江西省教育厅科学技术研究资助项目(GJJ161568);东莞职业技术学院示范建设专项资金资助项目(政201803)
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超参数优化是减少高斯过程回归(Gaussian process regression,GPR)学习方法计算量,提高高斯模型性能的一个重要问题。为解决超参数优化问题中先验知识匮乏,对初始值过分依赖且易陷入局部最优等问题,文章引入粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法,并结合差分速度更新公式及自适应变异策略,提出了一种自适应差分粒子群-高斯过程回归优化(adaptive differential particle swarm optimization-Gaussian
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