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水库水温分布结构识别的高斯过程机器学习方法
被引量:
8
1
作者
张研
苏国韶
燕柳斌
《水利水电科技进展》
CSCD
北大核心
2009年第2期13-15,39,共4页
利用高斯过程机器学习模型建立水库水温垂直分布结构类型与其复杂影响因素之间的非线性映射关系,提出一种基于高斯过程机器学习的水库水温垂直分布结构类型的模式识别方法。工程实例应用表明,该方法具有模型参数自适应确定、容易实现且...
利用高斯过程机器学习模型建立水库水温垂直分布结构类型与其复杂影响因素之间的非线性映射关系,提出一种基于高斯过程机器学习的水库水温垂直分布结构类型的模式识别方法。工程实例应用表明,该方法具有模型参数自适应确定、容易实现且识别精度高等优点。
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关键词
高斯过程
机器学习
水库水温垂直分布
模式识别
下载PDF
职称材料
题名
水库水温分布结构识别的高斯过程机器学习方法
被引量:
8
1
作者
张研
苏国韶
燕柳斌
机构
广西大学土木建筑工程学院
出处
《水利水电科技进展》
CSCD
北大核心
2009年第2期13-15,39,共4页
基金
国家自然科学基金(50809017)
中国博士后科学基金(20080440812)
广西科学基金(桂科自0832023)
文摘
利用高斯过程机器学习模型建立水库水温垂直分布结构类型与其复杂影响因素之间的非线性映射关系,提出一种基于高斯过程机器学习的水库水温垂直分布结构类型的模式识别方法。工程实例应用表明,该方法具有模型参数自适应确定、容易实现且识别精度高等优点。
关键词
高斯过程
机器学习
水库水温垂直分布
模式识别
Keywords
Gaussian process
machine learning
reservoir water temperature vertical distribution
pattern recognition
分类号
TV697.21 [水利工程—水利水电工程]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
水库水温分布结构识别的高斯过程机器学习方法
张研
苏国韶
燕柳斌
《水利水电科技进展》
CSCD
北大核心
2009
8
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