【摘 要】
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面对大数据流,当不断有新的数据加入时,如果使用传统的Kriging进行建模,需要针对全体数据进行重新建模,严重降低了数据处理效率。解决这一困境的一个有效思路是:针对新加入的
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“面向复杂计算机试验的在线双重稳健参数设计研究”(71872088),国家自然科学基金项目“面向学术文献策略阅读的语义支撑技术研究”(71904078),江苏省研究生科研创新计划“面向流式数据的在线Kriging学习算法及其应用研究”(KYCX20_0842)
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面对大数据流,当不断有新的数据加入时,如果使用传统的Kriging进行建模,需要针对全体数据进行重新建模,严重降低了数据处理效率。解决这一困境的一个有效思路是:针对新加入的样本并不重新建模,而是在原有模型的基础上进行迭代处理,即在原有模型的基础上把新增的样本加入进来,并不是针对所有样本重新建模。基于此,提出了一种新的增量式Kriging模型,通过分块矩阵和矩阵递归构建的方式处理“相关矩阵”的求逆问题,极大地提高了建模效率。对新增量式模型与一次性建模进行比较,实验结果表明,新增量式Kriging模型在建模效
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