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一种基于双优选半监督回归算法的模型对脱丁烷塔底丁烷浓度进行预测的方法
成果名称: | 一种基于双优选半监督回归算法的模型对脱丁烷塔底丁烷浓度进行预测的方法 | 关键字: | 样本 , 标签 , 方差 , 协方差 , 预测 , xi , gpr , 学习 , 准则 , xj | 应用行业: | 计算机、通信和其他电子设备制造业 |
高新技术领域: | 电子信息技术 | 所在地: | 江苏省 | 知识产权类型: | 发明专利 |
知识产权编号: | CN201810454373.4 | 成果体现形式: | 发明专利 | 成果属性: | |
成果所处阶段: | 授权 | 成果水平: | 国内先进 | 研究形式: | |
学科分类: | 战略新兴产业: | 新一代信息技术 | 课题来源: | ||
第一完成单位名称: | 江南大学 | 第一完成单位属性: | 院校 | 技术成熟度: | |
合作方式: | 技术转让 | 交易价格(万): | 0.00 | 所属十强产业: |
本发明公开了一种基于双优选半监督回归算法的模型对脱丁烷塔底丁烷浓度进行预测的方法,属于半监督回归领域。通过一种双优选的策略,求出有标签样本密集区中心,并根据无标签样本与密集区中心的相似度筛选无标签样本,同时根据有标签样本间相似度筛选有标签样本;然后利用高斯过程回归方法对选出的有标签样本建立辅学习器,以对选出的无标签样本预测标签;最后利用这些伪标签样本提升主学习器的预测效果,解决了在标签样本很少时,无法保证对无标签样本利用的质量从而无法实现准确预测的问题,达到了利用很少的标签样本即可实现准确预测的效果。
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