"高斯过程回归超参数自适应选择粒子群优化算法"
高斯过程回归（Gaussian Process Regression，GPR）是一种基于贝叶斯理论及统计学理论的机器学习方法，近年来发展起来。GPR 在处理高维度、小样本、非线性等复杂分类及回归问题中表现出良好的适应性和泛化能力。然而，GPR 方法仍存在许多问题，主要包括计算量大和受高斯噪声分布假设的局限。
超参数的选择对 GPR 性能有着重要的影响，较优的超参数值可减少 GPR 学习的迭代次数，提高模型拟合精度和泛化能力。然而，当前的超参数优化方法存在一些问题，如实验试凑、经验选择、大范围网格搜索等方法，并不是一个好的选择。
本文提出了一种新的自适应差分粒子群-高斯过程回归（Adaptive Differential Particle Swarm Optimization-Gaussian Process Regression，ADPSO-GPR）算法。该算法将差分思想引入到粒子群优化算法中，引入自适应变异策略帮助粒子逃离局部最优位，有效平衡算法的全局勘探与局部搜索能力，使新算法在无任何先验知识下能自适应选择出 GPR 最优超参数。
高斯过程回归算法是基于贝叶斯理论及统计学习理论的具有概率意义的核学习机。高斯过程（Gaussian Process，GP）是一种从函数空间的角度出发的概率模型，其统计特性完全由其均值函数 μ(x)及协方函数 k(x,x′)确定。
本文还对高斯过程回归中的超参数优化问题进行了相关理论分析，并对文献中的相关研究进行了总结和分析。本文提出的 ADPSO-GPR 算法能够有效提高 GPR 模型的拟合精度和泛化能力，并且能够自适应选择出 GPR 最优超参数。
知识点：
1. 高斯过程回归（Gaussian Process Regression，GPR）是一种基于贝叶斯理论及统计学理论的机器学习方法。
2. GPR 在处理高维度、小样本、非线性等复杂分类及回归问题中表现出良好的适应性和泛化能力。
3. 超参数的选择对 GPR 性能有着重要的影响。
4. 当前的超参数优化方法存在一些问题，如实验试凑、经验选择、大范围网格搜索等方法。
5. ADPSO-GPR 算法能够有效提高 GPR 模型的拟合精度和泛化能力，并且能够自适应选择出 GPR 最优超参数。
6. 高斯过程（Gaussian Process，GP）是一种基于贝叶斯理论及统计学习理论的具有概率意义的核学习机。
7. 高斯过程回归算法是基于贝叶斯理论及统计学习理论的具有概率意义的核学习机。
8. 高斯过程回归中的超参数优化问题是一个多峰组合优化问题，适宜于采用智能算法对该问题进行寻优。
标签：高斯过程回归、超参数优化、粒子群优化、自适应变异策略、差分粒子群算法。
