机译:基于粒子群方法和吸引子选择模型的自适应LSH用于高斯过程回归的快速逼近
Department of Systems Innovation, Graduate School of Engineering Science, Osaka University, 1-3 Machikaneyama-cho, Toyonaka, Osaka 560-8531, Japan;
Department of Systems Innovation, Graduate School of Engineering Science, Osaka University, 1-3 Machikaneyama-cho, Toyonaka, Osaka 560-8531, Japan;
Department of Systems Innovation, Graduate School of Engineering Science, Osaka University, 1-3 Machikaneyama-cho, Toyonaka, Osaka 560-8531, Japan;
Bioinformatic Engineering, Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University, Suita, Japan;
Department of Systems Innovation, Graduate School of Engineering Science, Osaka University, 1-3 Machikaneyama-cho, Toyonaka, Osaka 560-8531, Japan;
Gaussian process regression; Locality-sensitive hashing; Particle swarm optimization;
机译:可变选择使用高斯进程基于回归的度量,用于高维模型近似与有限的数据
机译:基于有限元法和深层高斯过程回归的大型核汽轮发电机转子槽涡流损耗涡流损耗的计算机建模
机译:基于高斯支持向量回归机和混沌粒子群优化算法的混合高斯噪声预测模型
机译:非均匀分布数据使用哈希函数的高斯过程回归快速逼近方法
机译:使用基于粒子群方法的无线通信中的智能处理。
机译:基于高斯过程回归和相对距离的自适应蓝牙/ Wi-Fi指纹定位方法
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机译:基于自适应Hessian的概率密度逼近非平稳高斯过程响应面法及其在大规模反问题贝叶斯解中的应用