摘要：
针对数据集存在缺失值的问题，本文提出了一种基于多树 GP(MTGP) 的迁移学习方法 pMTGPDA，用于将知识从完整的源域转移到不完整的目标域中。首先在源域的数据集上训练多个 SR 模型，通过模型中的训练细节计算源域的特征和实例的权重作为先验知识。然后将提取的权重知识用于基于 MTGP 的转换，构造源特征空间到目标特征空间的非对称映射，实现估算目标域中缺失的值的作用。产生变换后的特征和实例以及权重后，对输入的目标数据进行正常的 SR，得到输出的结果。对于 MTGP 的交叉、变异操作，本文开发了新的遗传算子进行优化，而且设置的适应度函数能同时度量域之间的不匹配度和 SR 的学习性能。 阅读全文