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申请/专利权人：中南大学
摘要：本发明提供一种基于多层次kernel的虚拟样本生成方法、存储介质及电子设备，其中方法包括：先构建多层次核函数，并对其进行初始化；再将原始数据、多层次核函数和初始参数输入到高斯过程隐变量模型中，利用GPLVM优化核参数和权重，获得低维隐变量的概率分布；计算原始数据与低维隐变量之间的映射关系W；对获得的低维隐变量的概率分布进行采样，获得隐变量空间的低维虚拟样本Z*；将获得的低维虚拟样本Z*根据获得的映射关系映射W到高维数据空间，即获得高维虚拟样本X*＝Z*W；本发明通过采用多层次核函数来考虑数据间的非线性关系和原始特征间的线性相关性，能提高生成的虚拟样本的质量。
主权项：1.基于多层次kernel的虚拟样本生成方法，其特征在于，其步骤包括：S1：构建多层次核函数，并对其进行初始化；S2：将原始数据、所述多层次核函数和初始参数输入到高斯过程隐变量模型中，利用GPLVM优化核参数和权重，获得低维隐变量的概率分布；S3：计算原始数据与低维隐变量之间的映射关系W；S4：对步骤S2获得的所述低维隐变量的概率分布进行采样，获得隐变量空间的低维虚拟样本Z*；S5：将步骤S4获得的所述低维虚拟样本Z*根据步骤S3获得的所述映射关系映射W到高维数据空间，即获得高维虚拟样本X*＝Z*W。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中南大学 基于多层次kernel的虚拟样本生成方法、存储介质及电子设备
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