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姚玲青；鲁索斯·迪米特拉科普洛斯；米歇尔·加马奇

在再生核Hilbert空间中通过统计学习进行高阶序列模拟。 （英语） Zbl 1441.62250号

数学。地质科学。 52，第5期，693-723（2020）.
摘要：本文提出了一种新的基于统计学习的高阶仿真框架。训练数据由样本数据和训练图像组成，学习目标是感兴趣的空间属性的基本随机场模型。学习过程试图找到一个具有预期高阶空间统计信息的模型，该模型与可用数据中观察到的数据一致，而学习问题是在再生核希尔伯特空间（RKHS）中的统计学习框架内解决的。更具体地说，所需的RKHS是通过空间勒让德矩（SLM）再生内核构建的，该内核系统地结合了高阶空间统计信息。将随机场的目标分布映射到SLM-RKHS以启动学习过程，其中，随机场模型的解相当于求解二次规划问题。对不同初始设置下已知数据集的案例研究表明，新框架下的序列模拟再现了可用数据的高阶空间统计，解决了训练图像与样本数据之间的潜在冲突。这是由于空间勒让德矩核的特点和所提出的统计学习框架的泛化能力。一个金矿床的三维案例研究显示了所提出方法在实际应用中的实际方面。

引用于三文件

MSC公司：

62M40型 随机字段；图像分析
86A32型 地理统计学
68T05型 人工智能中的学习和自适应系统

关键词：

随机模拟；高阶空间统计；统计学习；再生核；多点仿真

软件：

SGeMS公司；ElemStatLearn（电子状态学习）；霍西姆
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{L.Yao}等人，数学。地质科学。52，编号5，693-723（2020；兹bl 1441.62250）
全文： 内政部

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