发明专利已授权

聚合物分子量分布的集成高斯过程回归模型方法

📄 申请号：CN202010692670.X 📄 发布日：2026/08/04

著录项目信息

申请日

2020-07-17

公开号

CN111797574A

公开日

2020-10-20

申请人

浙江工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F30_27

IPC 分类号

G06F30_27 , G06F30_20 , G06F17_18 , G06Q10_04 , G06N20_10 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法机器学习高斯过程回归

应用场景

聚合物材料研发, 化工过程建模, 材料性能预测, 聚合物生产质量控制

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摘要

聚合物分子量分布的集成高斯过程回归模型方法，属于聚合物分子量分布预测技术领域。它包括步骤1、建立及时在线高斯过程回归模型进行训练并评估；步骤2、集成学习：采用并行集成方法，对聚合物的分布式输出进行集成高斯过程回归建模。本发明从仿真数据中提取的特征及建立局部在线高斯过程回归模型并对训练模型进行评估，在高斯过程回归模型的基础上集成JIT策略，使其结果更加符合实际标签值；在此基础上采用集成学习，把所有比较弱的JGPR模型结合起来，利用集体智慧来获得比较好的模型，来获得复杂的学习模型；且把所有JGPR模型进行组合，容易得到一个比较中庸的模型，从而避免一些极端情况包括过拟合的发生，起到了正则化的效果。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

基于非牛顿流体剪切流变效应的阶进式磨-抛加工方法

当前第 / 件

一种基于傅里叶变换和图像形态学的布匹疵点检测方法

同领域国内专利 · IPC: (G06F30_27)

G06F30_00 G06F30_10 G06F30_12 G06F30_13 G06F30_15 G06F30_17 G06F30_18 G06F30_20 G06F30_22 G06F30_23 G06F30_25 G06F30_27 G06F30_28 G06F30_30 G06F30_31 G06F30_32 G06F30_323 G06F30_327 G06F30_33 G06F30_3308 G06F30_331 G06F30_3315 G06F30_3323 G06F30_337 G06F30_34 G06F30_36 G06F30_367 G06F30_373 G06F30_39 G06F30_392 G06F30_394 G06F30_396 G06F30_398 覆盖33个领域

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