Консолидация разноточных данных на основе гауссовских процессов

Е. В. Бурнаев; Ю. А. Янович; Зайцев А. А.

?

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.

Язык: русский

Текст на другом сайте

Ключевые слова: гауссовские процессы консолидация разноточных данных

В книге

Сборник статей конференции "Информационные технологии и системы" (ИТиС'12)

М.: ИППИ РАН, 2012.

Точная асимптотика малых уклонений в L_2-норме с весом для некоторых гауссовских процессов

Пусев Р. С., Назаров А. И., Записки научных семинаров ПОМИ РАН 2009 Т. 364 С. 166–199

В статье получена точная асимптотика вероятностей малых уклонений в L_2-норме с весом для широкого класса гауссовских процессов, порождающих краевые задачи для обыкновенных дифференциальных операторов. Вычислены точные константы в асимптотике для некоторых процессов, связанных со специальными функциями. ...

Добавлено: 28 января 2019 г.

Adaptive Design of Experiments Based on Gaussian Processes

Бурнаев Е. В., Панов М. Е., , in: Lecture Notes in Computer ScienceVol. 9047: Statistical Learning and Data Sciences: Third International Symposium, SLDS 2015, Egham, UK, April 20-23, 2015, Proceedings.: Switzerland: Springer, 2015. P. 116–125.

Добавлено: 14 марта 2016 г.

Sparse Gaussian Processes Regression for the Data Fusion Problem

Зайцев А. А., Бурнаев Е. В., Янович Ю. А., В кн.: Интеллектуализация обработки информации ИОИ: 9-я международная конференция. Черногория, г. Будва, 2012 г.: сборник докладов.: М.: Торус Пресс, 2012. С. 101–104.

В работе предложено обобщение подхода для регрессии на основе разреженных гауссовских процессов для решения задачи консолидации разноточных данных. Тестирование подхода проводится на реальной задаче аппроксимации аэродинамических коэффициентов крыла самолета. ...

Добавлено: 24 сентября 2015 г.

Моделирование нестационарной ковариационной функции гауссовского процесса на основе разложения по словарю базисных функций

Янович Ю. А., Бурнаев Е. В., Панов М. Е. и др., В кн.: Сборник статей конференции Информационные технологии и системы (ИТиС'11).: М.: ИППИ РАН, 2011. С. 357–362.

В работе предложен метод моделирования нестационарной ковариационной функции гауссовского процесса на основе словаря параметрических базисных функций, настроенных по данным. Применение разработанного подхода к задаче восстановления неизвестной зависимости позволило существенно повысить точность аппроксимации. Отдельное внимание уделено аппроксимации функций с многомерным выходом и интерполирующим свойствам аппроксиматоров на основе гауссовских процессов. ...

Добавлено: 24 сентября 2015 г.