《基于高斯过程模型的机器学习算法研究及应用》贺建军-博士论文.pdf

资 源 简 介

《基于高斯过程模型的机器学习算法研究及应用》贺建军-博士论文.pdf

详 情 说 明

这篇博士论文聚焦于高斯过程模型在机器学习领域的理论创新与实际应用。论文首先系统梳理了高斯过程作为一种非参数贝叶斯方法的数学基础，其核心优势在于能够对预测结果提供天然的不确定性量化。在研究层面，作者针对传统高斯过程存在的计算复杂度高、超参数优化困难等瓶颈问题，提出了改进的稀疏近似算法和自适应核函数设计方法。通过引入随机投影技术和分层贝叶斯框架，显著提升了模型在大规模数据集上的计算效率。

在应用维度，论文展示了高斯过程模型在多个典型场景中的实践价值，包括但不限于：传感器网络的时空数据建模、医疗诊断中的不确定性推理、以及工业设备的剩余寿命预测。特别是在小样本学习场景下，相比传统神经网络，高斯过程模型展现出更稳定的泛化性能和可解释性优势。研究还探讨了该模型与深度学习的结合路径，例如通过深度核函数构建层次化特征表示，为复杂模式识别任务提供了新的方法论工具。

这项工作的创新点主要体现在三个方面：一是建立了计算效率与模型精度之间的平衡机制；二是发展了面向异构数据的高斯过程扩展变体；三是构建了从理论推导到工程落地的完整技术链条。这些成果不仅丰富了机器学习理论体系，也为实际应用中的不确定性决策问题提供了可靠解决方案。