• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Глава

Консолидация разноточных данных на основе гауссовских процессов

С. 60-65.
Бурнаев Е. В., Янович Ю. А., Зайцев А. А.

В работе рассматривается задача консолидации разноточных данных. Решается задача аппроксимации точной функции при наличии выборки значений точной функции и грубого приближения точной функции. В работе сравниваются результаты работы ряда подходов к решению такой зада- чи. Для построения аппроксимации используется обобщение регрессии на основе гауссовских процессов. Предложен эффективный алгоритм вычисления прогноза и оценок его точности на основе разреженных гауссовских процессов для случая больших выборок. Предложен алгоритм консолидации разноточных данных для случая, когда грубое приближение точной функции задается не выборкой, а черным ящиком. Работа алгоритмов продемонстрирована на ряде модельных и реальных задач.