基于核平方和的动态系统数据适应核学习：一种全局优化方法
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了传统核方法在动态系统中选择最佳基核和参数调优的难题，尤其是在局部最优解问题上。通过引入核平方和方法（KSOS）与全局优化框架，研究表明，KSOS在预测混沌动态系统的行为方面优于梯度下降，具有更高的鲁棒性和预测能力。这一发现为科学领域的时间序列分析提供了重要的价值和潜在影响。
本文介绍了一种结构保持的核岭回归方法，可以从噪声观测数据集中恢复高维和非线性的哈密顿函数。该方法提供了闭式解，数值性能优于其他技术。还扩展了核回归方法，证明了微分再生性质和Representer定理，并分析了核估计量与高斯后验均值估计量之间的关系。通过误差分析和数值实验验证了该方法的良好性能。
