[发明专利]基于跨维马尔科链蒙特卡罗的自适应多项式回归方法在审
| 申请号： | 201910514947.7 | 申请日： | 2019-06-14 |
| 公开（公告）号： | CN110334320A | 公开（公告）日： | 2019-10-15 |
| 发明（设计）人： | 陈亚军;贺鹏;康晓兵;赵嘉蕊 | 申请（专利权）人： | 西安理工大学 |
| 主分类号： | G06F17/18 | 分类号： | G06F17/18 |
| 代理公司： | 北京国昊天诚知识产权代理有限公司 11315 | 代理人： | 杨洲 |
| 地址： | 710048*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 基于跨维马尔科夫链蒙特卡罗的自适应多项式回归方法，其特征在于，包括以下步骤：建立含有多项式回归中多项式阶次和多项式系数的图模型；针对多项式回归问题，提出出生和死亡两种跨维的参数状态转移策略及一个不变维的参数更新策略，并采用一种基于跨维马尔科夫链蒙特卡罗的跨维联合寻优的设计思想，来进行参数的贝叶斯推理；实现了一种根据待回归的已知数据能够自适应地确定多项式的最优阶次和多项式的系数的自适应多项式回归方法，具有很好的鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 多项式回归 自适应 马尔科夫链 多项式系数 参数更新 参数状态 已知数据 贝叶斯 鲁棒性 图模型 变维 推理 寻优 回归 死亡 联合 | ||
【主权项】：
1.基于跨维马尔科夫链蒙特卡罗的自适应多项式回归方法，其特征在于，包括以下步骤：首先，建立含有多项式阶次和多项式系数参数的图模型，即建立包含多项式阶次和多项式系数的贝叶斯模型；然后，针对多项式回归问题，提出出生和死亡两种跨维的参数状态转移策略及一个不变维的参数更新策略；而后，基于跨维马尔科夫链蒙特卡罗方法，基于给定数据样本，实现多项式回归模型阶次和多项式系数的联合寻优；具体的跨维转移核策略是：多项式阶次变高，对应出生过程，模型变为M+1阶，新生成第M+1阶的多项式系数；多项式模型阶次变低，对应死亡过程，多项式模型由M阶变为M‑1阶，此时多项式其他系数不变。
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