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Local Transfer Learning Gaussian Process Modeling and Its Applications in Surrogate Modeling of Expensive Computer Simulators
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内容提要
该研究提出了一种局部迁移学习高斯过程模型（LOL-GP），旨在降低复杂系统计算仿真的高成本。通过利用相关系统数据，LOL-GP有效训练代理模型，并引入潜在正则化以避免“负迁移”，显著提升预测性能，尤其在喷气涡轮设计中表现突出。
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关键要点
- 该研究提出了一种局部迁移学习高斯过程模型（LOL-GP），旨在降低复杂系统计算仿真的高成本。
- LOL-GP通过利用相关系统数据有效训练代理模型。
- 引入潜在正则化以避免“负迁移”，从而显著提升预测性能。
- 在喷气涡轮设计中，LOL-GP的应用显示了显著的改进效果。
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