1. 本选题研究的目的及意义
高斯过程回归（GaussianProcessRegression，GPR）作为一种强大的非参数贝叶斯方法，近年来在机器学习、数据挖掘和统计建模等领域受到了广泛关注。
它能够有效地处理高维、小样本、非线性等复杂问题，并提供预测结果的不确定性估计。
然而，随着科学与工程领域对模型精度的要求不断提高，传统的GPR方法在面对大规模数据或计算代价高昂的仿真实验时，往往会面临计算效率低下的挑战。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，多保真度高斯过程回归方法作为机器学习领域的一个新兴方向，受到了国内外学者的广泛关注，并取得了一系列重要研究成果。
1. 国内研究现状
国内学者在多保真度建模领域起步相对较晚，但近年来取得了一些可喜的进展。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究的主要内容将围绕多保真度高斯过程回归方法展开，具体包括以下几个方面：
1.高斯过程回归基础理论研究:深入研究高斯过程回归的基本理论，包括高斯过程的定义和性质、核函数的选择与构建、超参数的学习方法、预测均值和方差的计算方法等，为多保真度高斯过程回归方法的研究奠定理论基础。
2.多保真度高斯过程回归模型构建:研究基于协同克里金和深度高斯过程的多保真度高斯过程回归模型。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、数值模拟、实验验证和软件开发等多种方法，具体步骤如下：
1.文献调研阶段:系统查阅高斯过程回归、多保真度建模、机器学习等相关领域的文献资料，了解国内外研究现状、最新进展和发展趋势，为本研究奠定理论基础。
2.理论研究阶段:深入研究高斯过程回归的基本理论，重点关注核函数的选择、超参数的学习方法、预测和不确定性估计方法等。
在此基础上，研究多保真度高斯过程回归模型的构建方法，分析不同模型的优缺点，并推导模型的参数估计方法和预测方法。
5. 研究的创新点
本研究致力于在多保真度高斯过程回归领域取得创新性成果，预期创新点如下：
1.提出基于新型核函数的多保真度高斯过程回归模型:针对现有模型的不足，设计新的核函数，以更好地捕捉不同保真度数据之间的相关性，提高模型的预测精度和泛化能力。
2.研究基于深度学习的多保真度高斯过程回归模型:将深度学习技术与多保真度高斯过程回归方法相结合，构建更强大的预测模型，以处理高维、非线性、复杂数据。
3.开发高效的多保真度高斯过程回归算法:针对现有算法的计算效率问题，研究基于稀疏化方法、近似推断方法等的多保真度高斯过程回归算法，以提高模型的训练和预测速度。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1. 刘洋，刘怡君，许春晓，等. 基于多源信息融合的滚动轴承剩余寿命预测[J]. 机械工程学报，2020，56(19): 218-226.
2. 秦锋，周春晓，杨杰. 基于多保真度模型的航空发动机性能参数寻优研究[J]. 航空动力学报，2019，34(1): 181-189.
3. 张俊，王自强，张雨浓，等. 基于多保真度模型和强化学习的复杂结构优化设计[J]. 工程力学，2021，38(2): 109-118.
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
