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申请/专利权人：北京化工大学

摘要：本发明公开了一种基于样方法和分位数回归的虚拟样本生成方法，所述虚拟样本生成方法基于自变量的相对重要性，采用样方法对原始样本的输入空间进行划分，在稀缺位置生成虚拟样本的输入，通过高斯过程回归预测虚拟样本的输出，再利用分位数回归分析自变量对因变量的影响趋势，对生成的虚拟样本进行筛选。本发明对标准函数数据集和实际工业数据集进行实验，实验结果表明本发明可有效地扩充样本，从而提高样本的建模精度。本发明使用自变量相对于因变量的相对重要性，根据影响程度不同生成虚拟样本。另外，本发明使用自变量和因变量之间的相关关系，删除不符合相关关系的虚拟样本。

主权项：1.一种基于样方法和分位数回归的虚拟样本生成方法，其特征在于，包括：优势分析解析自变量相对于因变量的重要性，对输入空间划分样方，输入空间生成虚拟输入，高斯过程回归生成虚拟输出，根据分位数回归分析自变量对因变量的影响趋势，根据分位数回归筛选虚拟样本；所述优势分析解析自变量相对于因变量的重要性的步骤包括：对原始小样本数据集中的自变量和因变量进行优势分析，得到所述自变量相对于所述因变量的相对重要性，所述原始小样本数据集包括工业数据集，所述工业数据集包括高密度聚乙烯数据集，所述高密度聚乙烯数据集具有15个输入和1个输出，包括180个数据样本；所述对输入空间划分样方的步骤包括：根据所述相对重要性与样方边长的正比关系，对所述输入空间进行样方划分，同时根据总样方数量控制划分结果，使得划分后的样方数量处于预设的范围之内；所述输入空间生成虚拟输入的步骤包括：根据划分的样方，在每个样方内对投影值进行笛卡尔积，生成虚拟输入，生成的笛卡尔积的各个投影的原始小样本的欧氏距离小于预设的数值；所述高斯过程回归生成虚拟输出的步骤包括：利用高斯过程回归，对所述原始小样本数据集进行建模，预测所述虚拟输入对应的虚拟输出；所述根据分位数回归分析自变量对因变量的影响趋势的步骤包括：利用线性分位数回归对所述原始小样本进行建模，分析所述自变量对所述因变量的影响趋势；所述根据分位数回归筛选虚拟样本的步骤包括：对生成的虚拟样本进行筛选，删除不符合所述自变量与所述因变量之间的相关关系的虚拟样本，留下的虚拟样本即为最终生成的虚拟样本。

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权利要求：

百度查询： 北京化工大学 一种基于样方法和分位数回归的虚拟样本生成方法