[发明专利]核函数构造及数据预测方法、装置、设备和存储介质有效
| 申请号： | 201810379459.5 | 申请日： | 2018-04-25 |
| 公开（公告）号： | CN108776717B | 公开（公告）日： | 2020-11-10 |
| 发明（设计）人： | 尹峰;陈天石 | 申请（专利权）人： | 香港中文大学(深圳);深圳市大数据研究院 |
| 主分类号： | G06F30/20 | 分类号： | G06F30/20;G06F17/15;G06F17/16 |
| 代理公司： | 广州华进联合专利商标代理有限公司 44224 | 代理人： | 石佩 |
| 地址： | 518172 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请涉及一种核函数构造及数据预测方法、装置、计算机设备和存储介质。所述核函数构造方法包括：获取预设方差参数及预设频率平移参数；根据所述预设方差参数及所述预设频率平移参数构建核函数；对所述核函数的协方差矩阵进行特征分解得到分解结果；根据所述分解结果，通过最大化边缘对数似然函数对所述核函数的超参数进行优化，得到最优核函数。可以避免超参数优化陷入局部最优解，使得优化得到的最优核函数的准确性较高，从而使得通过该最优核函数构建的高斯过程回归模型的准确性较高，因此，将该高斯过程回归模型应用于数据预测时，得到的预测结果的准确性较高。 | ||
| 搜索关键词： | 函数 构造 数据 预测 方法 装置 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种核函数构造方法，所述方法包括：获取预设方差参数及预设频率平移参数；根据所述预设方差参数及所述预设频率平移参数构建核函数；对所述核函数的协方差矩阵进行特征分解得到分解结果；根据所述分解结果，通过最大化边缘对数似然函数对所述核函数的超参数进行优化，得到最优核函数。
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