本研究论文探讨了物理信息机器学习技术在磨料水射流铣削中的应用，该过程的特点是数据集小且特定于材料。研究提出了三项方法论贡献：将基于物理的数据清理与统计整理分开；强调小数据集模型排名的不稳定性；并检查了不同程度的物理集成。研究结果表明，在这些数据约束下，明确的整理假设、鲁棒的评估方法以及对物理集成的仔细考虑对于可靠的模型比较至关重要，其中高斯过程变体表现出强大的性能。 AI
影响 为将机器学习应用于数据受限、物理主导的工业过程提供了方法学见解。
排序理由 学术论文，详细介绍了将机器学习应用于特定工业过程的新方法。 [lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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