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基于自适应自然梯度法的在线高斯过程建模
被引量：
3
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作者
申倩倩
孙宗海
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2011年第1期95-97,120,共4页
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...
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。
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关键词
在线高斯过程
建
模
自适应自然梯度法
Micky—Glass系统
cstr建模
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题名
基于自适应自然梯度法的在线高斯过程建模
被引量：
3
1
作者
申倩倩
孙宗海
机构
华南理工大学自动化科学与工程学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2011年第1期95-97,120,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(60704012
60574019)
+1 种基金
广东省自然科学基金资助项目(06300232)
中央高校科研业务费资助项目(2009zm0161)
文摘
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。
关键词
在线高斯过程
建
模
自适应自然梯度法
Micky—Glass系统
cstr建模
Keywords
online Gaussian process
modeling
adaptive natural gradient
Micky-Glass system
cstr
modeling
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于自适应自然梯度法的在线高斯过程建模
申倩倩
孙宗海
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2011
3
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