【摘 要】
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由于工业过程采集的数据中常包含大量的无标签样本，而有标签样本数量少且人工标记成本较高，因此，提出一种基于协方差矩阵的主动学习方法。该方法利用有标签样本建立高斯过程回归模型，并构建无标签样本之间的协方差矩阵，以协方差矩阵行列式的值作为评价指标。在挑选信息量较大的无标签样本的同时，衡量样本间的相似性，避免样本的冗余添加，最终在相同标记代价下提升模型预测精度。基于工业过程数据进行算法的应用仿真，验证了所
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由于工业过程采集的数据中常包含大量的无标签样本，而有标签样本数量少且人工标记成本较高，因此，提出一种基于协方差矩阵的主动学习方法。该方法利用有标签样本建立高斯过程回归模型，并构建无标签样本之间的协方差矩阵，以协方差矩阵行列式的值作为评价指标。在挑选信息量较大的无标签样本的同时，衡量样本间的相似性，避免样本的冗余添加，最终在相同标记代价下提升模型预测精度。基于工业过程数据进行算法的应用仿真，验证了所提方法的可行性和有效性。
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