高斯过程混合模型相关论文
流是自然界普遍存在的一种现象。信息流与能量流均为流的具体表现形式。常见的信息流有网络流量、交通流量等,常见的能量流有太阳......
针对目前瓦斯浓度预测与瓦斯安全状态分类方法中主观性较强、超参数难以选取、解释性差、无法有效地利用样本之间时序信息等问题,......
政府采购商城是各地政府在互联网上的采购平台,每天要处理大量供货电商数据。面对数据来源各异、品类众多且书写格式无统一规范等......
作为一种有效的数据建模和分析工具,高斯过程混合(MGP)模型被广泛地应用于时间序列的分析与预测,并成为一种新的机器学习模型。在......
高斯过程混合(GPM)模型近年来在机器学习领域备受关注。GPM由多个高斯过程(GP)模型依据设定的门限函数组合而成。GPM模型较之于GP......
温湿度预测在国民经济各领域有重要作用,实现温湿度精准预测可有效提高农业生产及保障行人安全,室内温湿度预测有助于植物健康生长......
高斯过程混合(Gaussian Processes Mixture,GPM)模型现有的学习算法如马尔科夫链蒙特卡洛法、变分法或留一法等,计算复杂度偏高,提......
为了避免现有的基于视觉的机械臂抓取方法中存在的标定繁琐和求逆困难的不足,提出一种基于高斯过程混合模型的机械臂抓取方法.在学......
近年来高斯过程（Gaussian Process，GP）模型已成为一种重要的机器学习方法。它综合了基于核的机器学习与基于贝叶斯推理机器学习的特点......
精准的网络流量预测可以避免网络崩溃,保证网络的流畅度。将高斯过程混合(GPM)模型应用于网络流量的多模态预测。对两段不同地区的......
