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申请/专利权人：浙江工业大学
摘要：聚合物分子量分布的集成高斯过程回归模型方法，属于聚合物分子量分布预测技术领域。它包括步骤1、建立及时在线高斯过程回归模型进行训练并评估；步骤2、集成学习：采用并行集成方法，对聚合物的分布式输出进行集成高斯过程回归建模。本发明从仿真数据中提取的特征及建立局部在线高斯过程回归模型并对训练模型进行评估，在高斯过程回归模型的基础上集成JIT策略，使其结果更加符合实际标签值；在此基础上采用集成学习，把所有比较弱的JGPR模型结合起来，利用集体智慧来获得比较好的模型，来获得复杂的学习模型；且把所有JGPR模型进行组合，容易得到一个比较中庸的模型，从而避免一些极端情况包括过拟合的发生，起到了正则化的效果。
主权项：1.聚合物分子量分布的集成高斯过程回归模型方法，其特征在于包括以下具体步骤:1、建立及时在线高斯过程回归模型进行训练并评估：1.1、提取聚合物特征，以此构建模型的输入；1.2、建立用于在线预测的模型：采用高斯过程回归与JIT策略集成对数据进行分析预测，对于查询分布形状其中，xq,i表示第i个查询样本，T表示矩阵的转置，yi表示第i个查询样本的标签，表示第i个查询样本的输入，Nq表示总查询样本数；建立用于在线预测的模型，具体步骤如下：1.2.1、基于相似性准则，选择相关样本以在数据库S中构建相似集合Sqi；1.2.2、使用相似集合Sqi，构建及时在线高斯过程回归模型fJGPRxqi；1.2.3、获得预测值，然后丢弃及时在线高斯过程回归模型fJGPRxqi以节省存储器；2、集成学习：采用并行集成方法，对聚合物的分布式输出进行集成高斯过程回归建模，具体建模步骤如下：2.1、建立多个及时在线高斯过程回归模型，得到各测试集样本的预测输出2.2、重构训练测试集；2.3、将步骤2.2中得到的输出与步骤2.1中的输出进行累加，即为最终的输出；2.4、按步骤2.1、步骤2.2、步骤2.3循环进行若干次训练，得到最终模型的输出。
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百度查询： 浙江工业大学 聚合物分子量分布的集成高斯过程回归模型方法
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