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非邻居也在克里金中起作用：一种新的对比原型学习
通过邻域对比学习和原型学习优化 Kriging 方法，从邻居中提取有价值的信息并从非邻居中重新利用有用信息，以实现准确估计未采样地理位置的属性。
PDF5 months ago
KITS: 基于归纳时空克里金和增量训练策略
一篇关于使用增量训练策略提高克里金预测模型性能的研究论文，提出了一种基于图神经网络的新的克里金模型 KITS，通过在训练图中添加虚拟节点并与观测节点融合特征，同时构建可靠的伪标签，成功解决了训练图与推理图之间的差距问题，使得该模型在预测中表
PDF8 months ago
时空深入克里金插值和概率预测
本文提出了一种基于深度神经网络的两阶段模型来进行时空插值和预测，并应用于 $PM_{2.5}$ 数据的快速插值和带不确定性的预测。
PDFa year ago
地理空间数据的神经网络
本文提出一种新的神经网络估计算法 NN-GLS，利用广义最小二乘（GLS）明确地考虑了空间协方差，从而实现非线性均值，并使用克里金法对新位置进行预测。作者证明了 NN-GLS 对于不规则的空间相关数据过程是一致的，同时将该算法演示在模拟和
PDFa year ago
AAAI感知图神经网络用于时空 Kriging
本文提出了一种基于图神经网络的归纳式克里金模型 (IGNNK)，用于在网络 / 图结构上恢复未采样位置 / 传感器的数据，实现了局部信息的传递和学习。利用动态邻接矩阵进行培训，最终在多个真实数据集上表现出较好的预测效果，这些研究结果表明：1
PDF4 years ago
来自数据的核学习到深渊的核流
通过基于先前指定的内核，采用数值逼近方法进行核函数选择 / 构造，从而探索构造非参数深度内核的解决方案，通过减半插值点的数量（使用与内核相关联的本征 RKHS 范数进行度量）而不会显着损失精度的简单前提来进行核函数选择。
PDF6 years ago
高斯随机场线性代价协方差函数
本文提出了一种具有层次结构的协方差函数的构造，这种协方差函数在各种随机场计算中，包括采样、克里金以及似然估计中都表现出高效的特点，特别适用于极大数量站点的克里金预测。
PDF7 years ago
高斯过程在模型误差条件下的超参数交叉验证和最大似然估计
研究估计协方差超参数的最大似然（ML）和交叉验证（CV）方法，结果发现 CV 方法在协方差函数被错误指定时表现更好，但当模型被很好指定时，ML 更优。进一步将单参数情况扩展到了估计具有协方差函数的超参数的情况。
PDF11 years ago
MM昂贵函数全局优化的信息学方法
本文提出了基于 Kriging 的最小化器熵作为顺序选择评估点的新标准，它考虑到了期望从新评估中获得的最小值的信息增益。将基于条件模拟的标准近似，并插入到类似于 Efficient Global Optimization（EGO）算法的算法
PDF18 years ago