本研究提出了一个正则化建模框架，解决多输出高斯过程在迁移学习中的负迁移和输入域不一致的挑战。通过使用卷积过程构建稀疏协方差矩阵，并引入领域适应方法，提高了多输出之间的知识迁移效率。实验证明该方法在综合仿真和陶瓷制造实际案例中表现优越。

通过嵌入高分辨率模拟的多输出高斯过程（MOGP）的训练，克服了与云形成相关的气候模拟中的偏见。利用MOGP预测的温度和比湿的变化，对简化的大气环流模型进行耦合，减少了全球降水偏差18％，热带地区减少了22％。还探索了抬升指数值的分布和哈德利环流的改变。进行了海面温度增加4K的实验，以探索该方法对云覆盖和降水模式的影响。

通过使用高分辨率模拟的多输出高斯过程（MOGP）训练气候模型，克服了与云形成相关的偏见。预测温度和比湿的变化，对大气环流模型进行耦合。混合模型减少了全球降水偏差18％，热带地区减少了22％。探索了抬升指数和哈德利环流的改变。进行了海面温度增加4K的实验，以研究对云覆盖和降水模式的影响。