局部迁移学习高斯过程建模及其在昂贵计算仿真器代理建模中的应用

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

该研究解决了复杂系统计算仿真成本高昂的问题，提出了一种新的局部迁移学习高斯过程模型（LOL-GP），能够有效利用相关系统数据进行代理模型训练。通过引入潜在正则化模型，LOL-GP能够识别何时应进行信息迁移，从而避免“负迁移”现象，提高了代理模型的预测性能，尤其在喷气涡轮设计中的应用显示了显著的改进效果。

该研究提出了一种新的局部迁移学习高斯过程模型（LOL-GP），用于降低复杂系统仿真成本。LOL-GP通过潜在正则化模型识别信息迁移时机，避免负迁移，提高预测性能。在喷气涡轮设计中效果显著。

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