A realistic 2D multi-offset, multi-frequency synthetic GPR ... - Nature
2025年2月6日 · We modeled four multi-offset GPR profiles at 50, 100 and 200 MHz frequencies using realistic wavelets. The data set provides a robust framework for validating advanced …
预测算法|高斯过程回归GPR算法原理及其优化实现-CSDN博客
2023年12月5日 · 高斯过程回归 (Gaussian Process Regression, GPR) 是一种强大的非参数回归方法，它能够有效地处理多输入单输出 (Multiple Input Single Output, MISO) 的回归预测问题， …
GPR-FWI-Py: Open-source Python software for multi-scale …
2025年3月1日 · This paper introduces GPR-FWI-Py, a comprehensive 2D GPR FWI code package that addresses these challenges through a multi-scale strategy, a random excitation …
Indicator-Guided Multifrequency GPR Data Fusion With Transformer
Abstract: Multifrequency ground penetrating radar (GPR) data fusion integrates complementary information from multiple single central frequency measurements into a composite radargram, …
深度探索：机器学习中的高斯过程回归（Gaussian Process Regression, GPR…
2024年4月20日 · 高斯过程回归（GaussianProcessRegression，GPR）是一种非参数化的概率机器学习方法，它基于贝叶斯理论，用于解决回归问题。与传统的回归方法不同，GPR不仅能给 …
功能强大的回归模型——高斯过程回归 - 知乎 - 知乎专栏
GPR对于每个样品xi，都引入一个服从高斯分布的潜变量f（xi），所有的f（xi）合起来是一组随机变量，其共同具有一个联合高斯分布。 因此一个GP具有一个均值函数m（x）（GPR …
高斯过程回归（Gaussian Process Regression, GPR）的理解1—— …
在理解GPR之前，我们先了解一个算法，叫做贝叶斯线性回归（Bayesian Linear Regression， BLR）。 本质上，GPR就是将BLR进行了非线性化处理后得到的。 因此，我们会对BLR进行 …
机器学习——数学硬核Gaussian Process Regression (高斯过程回 …
线性模型的参数仅在于线性部分，而GPR的参数在于线性部分和 kernel部分 ，并且kernel部分是模型的重点； 线性模型的计算复杂度是 O(p^3) ，而高斯过程回归的计算复杂度是 O(n^3) ，p是 …
Review of multi-offset GPR applications: Data ... - ScienceDirect
2017年3月1日 · Multi-fold GPR allows to obtain enhanced subsurface imaging. EM velocity and other physical parameters can be extracted from Multi-Fold GPR data. Horizontal stacking is …
Advanced multi-frequency GPR data processing for non-linear ...
2017年3月1日 · In this paper, the quantitative imaging of the dielectric characteristics of unknown targets buried in a lossy half-space is performed by suitably processing wide-band ground …