Huang, Haojie; Li, Zhongmei; Peng, Xin; Ding, Steven X.; Zhong, Weimin:
Gaussian Process Regression with Maximizing the Composite Conditional Likelihood
In: IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, Band 70 (2021), Artikel 2512711
2021Artikel/Aufsatz in ZeitschriftClosed access
ElektrotechnikFakultät für Ingenieurwissenschaften » Elektrotechnik und Informationstechnik » Automatisierungstechnik und komplexe Systeme
Damit verbunden: 1 Publikation(en)
Titel in Englisch:
Gaussian Process Regression with Maximizing the Composite Conditional Likelihood
Autor*in:
Huang, Haojie
ORCID
0000-0002-9473-4851ORCID iD
;Li, Zhongmei
ORCID
0000-0001-8616-9568ORCID iD
;Peng, Xin
ORCID
0000-0001-9277-8415ORCID iD
Sonstiges
korrespondierende*r Autor*in
;Ding, Steven X.UDE
GND
134302427
LSF ID
2347
ORCID
0000-0002-5149-5918ORCID iD
Sonstiges
der Hochschule zugeordnete*r Autor*in
;Zhong, Weimin
ORCID
0000-0002-4285-4739ORCID iD
Sonstiges
korrespondierende*r Autor*in
Erscheinungsjahr:
2021
Open Access?:
Closed access
DOI
10.1109/TIM.2021.3104376
IEEE ID
9512548
Web of Science ID
000693607800012
Scopus ID
85112576560
Sprache des Textes:
Englisch
Erschienen in
IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement
Titel in Englisch (abgekürzt):
IEEE Trans Instrum Meas
Erscheinungsort:
New York
Verlag:
IEEE
in:
Band 70 (2021), Artikel 2512711
ISSN
1557-9662 Verfügbarkeit online & gedruckt anzeigen
ISSN
0018-9456 Verfügbarkeit online & gedruckt anzeigen
ZDB ID
2027532-8
Signatur der UB:
88 I 3
Schlagwort, Thema:
Bayesian method ; Gaussian process regression ; hydrocracking process
Ressourcentyp:
Text