[发明专利]一种基于相关性的在线多维输出的流式数据处理方法在审
| 申请号： | 201811035273.4 | 申请日： | 2018-09-06 |
| 公开（公告）号： | CN109165244A | 公开（公告）日： | 2019-01-08 |
| 发明（设计）人： | 王甫;张玉强;胡权威;栾京东;李金旭;马琪;杜鹏 | 申请（专利权）人： | 北京航天控制仪器研究所 |
| 主分类号： | G06F16/2458 | 分类号： | G06F16/2458;G06N20/10 |
| 代理公司： | 中国航天科技专利中心 11009 | 代理人： | 武莹 |
| 地址： | 100854 北京*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 一种基于相关性的在线多维输出的流式数据处理方法，首先选取多维回归估计函数的多维输出变量间的相关性测度，使用流式数据对相关性测度进行学习，得到多维回归估计函数的多维输出变量之间的相关性，然后建立多维输出变量相关性正则化模型，进而得到多维输出变量的多维输出变量相关性学习系统，最后基于多维输出变量相关性学习系统，得到基于相关性的多输出支持向量回归模型及其估计函数，同时根据新加入多维输出训练数据集的样例对多输出支持向量回归模型进行更新。 | ||
| 搜索关键词： | 多维 输出变量 支持向量回归 测度 学习系统 数据处理 多输出 流式 输出 训练数据集 流式数据 正则化 回归 更新 学习 | ||
【主权项】：
1.一种基于相关性的在线多维输出的流式数据处理方法，其特征在于包括如下步骤：步骤S101，选取多维回归估计函数的多维输出变量间的相关性测度，然后使用流式数据对多维输出变量之间的相关性测度进行学习，得到多维回归估计函数的多维输出变量之间的相关性；步骤S102，建立多维输出变量相关性正则化模型，构造多维输出变量的多维输出变量相关性学习系统；步骤S103，基于多维输出变量相关性学习系统，构造并求解基于相关性的多输出支持向量回归模型；步骤S104，根据错误预测的新加入样例对多输出支持向量回归模型的估计函数中各权重向量进行更新；步骤S105，计算多输出支持向量回归模型的泛化误差上界、遗憾度上界；步骤S106，根据随流式数据变化的多维输出训练数据集对多输出支持向量回归模型及其估计函数进行更新。
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