基于自适应自然梯度法的在线高斯过程建模

• 作者: 孙宗海 申倩倩
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 在线高斯过程 建模 自适应自然梯度法 Micky-Glass 系统 CSTR建模
• 年，卷（期）: 2011,（1）
• 页码范围: 95-97,120
• 分类号: TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2011.01.025

摘要

为了满足在线建模算法的实时性要求,提出了在高斯过程的训练中使用自适应自然梯度法(ANG),即基于自适应自然梯度法的在线高斯过程回归建模算法.将此算法运用在Micky-Glass系统和连续搅拌反应釜(CSTR)模型的建立中,并与稀疏在线高斯过程算法进行比较.仿真结果表明此算法满足了非线性系统建模的实时性和精度的要求,同时克服了其他方法计算量很大、不符合在线算法的实时性要求的缺点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙宗海	华南理工大学自动化科学与工程学院	18	145	7.0	11.0
2	申倩倩	华南理工大学自动化科学与工程学院	1	10	1.0	1.0