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罗莎娜·坎帕尼亚；艾玛·佩拉奇奥内

基于可变尺度薄板样条的特征增强数据驱动外推。 （英语） Zbl 1470.65015号

科学杂志。计算。 88，第1号，第15号论文，第17页（2021年）.
摘要：数据驱动外推需要根据可用数据定义功能模型，并具有提供未知动力学可靠预测的应用范围。由于数据可能是分散的，因此我们将注意力转向无网格的内核模型。准确地说，所提出的数值方法利用了所谓的可变尺度核（VSK），该核被引入来实现基于离散数据的类特征增强策略。由于数据可能存在不确定性，并且我们对目标函数的行为建模感兴趣，因此我们通过岭回归寻求正则化解。针对多谐样条，我们研究了它们在VSK设置中的实现，并在Beppo-Levi空间中提供了误差界。然后在显示指数或有理衰减的函数上测试该方法的性能。还与支持向量回归（SVR）进行了比较，并强调了所提出的方法是有效的，特别是因为它不需要训练复杂的体系结构构造。

MSC公司：

65D07年 使用样条曲线进行数值计算
65日第10天 数值平滑、曲线拟合
65日第15天 函数逼近算法
41A05型 近似理论中的插值

关键词：

数据驱动外推；特征扩充；径向基函数；可变尺度核；薄板样条函数；岭回归

软件：

高斯二维码；Matlab公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{R.Campagna}和\textit{E.Perracchione}，科学杂志。计算。88，第1号，第15号论文，第17页（2021；Zbl 1470.65015）
全文： 内政部 arXiv公司

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