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基于变分贝叶斯的在线回归及新类识别方法研究的开题报告
一、选题背景及意义
伴随着大数据、云计算、物联网等技术的快速发展，数据的产生和应用越来越广泛。在这些数据中，除了常见的数据，还存在着新数据。新数据具有以下特征：数据量大、数据类型复杂、数据来源广泛、数据质量差等。传统的数据处理方法往往无法满足新数据的处理需求。
针对新数据的处理需求，需要我们采用更加智能化、高效化的数据处理方法。针对新数据的在线回归及新类识别，是当前研究的热点之一。
二、研究目的、内容及方法
1.研究目的
本研究旨在基于变分贝叶斯，提出一种在线回归及新类识别方法，以满足新数据的处理需求。
2.研究内容
（1）变分贝叶斯原理与应用；
（2）在线回归方法研究；
（3）新类识别方法研究；
（4）基于变分贝叶斯的在线回归及新类识别方法的设计与实现。
3.研究方法
（1）文献调研，了解当前在线回归及新类识别的研究现状与发展趋势；
（2）分析数据特征，建立相应的数学模型并优化；
（3）采用基于变分贝叶斯的在线回归及新类识别方法进行实验验证；
（4）评估实验结果并总结研究成果。
三、预期成果
本研究预期将提出一种基于变分贝叶斯的在线回归及新类识别方法，该方法将针对新数据的特点进行优化，提高数据处理的准确性和效率。同时，预计能够在数据处理领域中得到应用，提高新数据处理的效率和智能化水平，对学术界和实际应用有重要意义。
四、研究计划
本研究的时间安排如下：
第一阶段（2个月）：完成文献调研，整理相关文献资料，形成研究框架。
第二阶段（3个月）：构建模型，研究基于变分贝叶斯的在线回归及新类识别方法。
第三阶段（2个月）：对所提方法进行实验验证，评估实验结果。
第四阶段（1个月）：进行总结，撰写论文。
五、研究难点及解决途径
1.研究难点
（1）数据特点变化快，数据更新频率高；
（2）数据量大，传统方法无法处理。
2.解决途径
（1）基于变分贝叶斯，建立数学模型，实现在线数据处理；
（2）优化数学模型，减少计算时间，提高处理效率。
六、参考文献
[1]李文庆.基于变分贝叶斯的在线多变量统计过程建模方法研究[D].西安电子科技大学,2016.
[2]罗成志.基于EM算法的变分贝叶斯在线回归算法[D].北京信息科技大学,2014.
[3]Gómez-Olmedo,M.,&Pérez-Sánchez,J.L.(2017).VariationalBayesianonlineregressionusinghigher-levelpriorstopreventoverfitting.Neurocomputing,243,165-178.
[4]Pérez-Sánchez,J.L.,&Gómez-Olmedo,M.(2019).RecurrentneuralnetworksforvariationalBayesianonlineregression.Neurocomputing,339,152-164.