A method and system of data modelling

G - Physics – 06 – F

Patent

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G06F 17/17 (2006.01)

Patent

CA 2737724

A method for modelling a dataset includes a training phase, wherein the dataset is applied to a non-stationary Gaussian process kernel in order to optimize the values of a set of hyperparameters associated with the Gaussian process kernel, and an evaluation phase in which the dataset and Gaussian process kernel with optimized hyperparameters are used to generate model data. The evaluation phase includes a nearest neighbour selection step. The method may include generating a model at a selected resolution.

Un procédé de modélisation dun ensemble de données comprend une phase d'apprentissage dans laquelle l'ensemble de données est appliqué à un noyau de processus gaussien non stationnaire afin d'optimiser les valeurs d'un ensemble d'hyperparamètres associés au noyau de processus gaussien, et une phase d'évaluation dans laquelle l'ensemble de données et le noyau de processus gaussien présentant des hyperparamètres optimisés sont utilisés pour générer des données de modèle. La phase d'évaluation comprend une étape de sélection de voisin le plus proche. Le procédé peut comprendre la génération d'un modèle à une résolution sélectionnée.

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