研究人员开发了新的物理信息机器学习策略，以改进工程系统的敏感性分析。通过融合基于物理的模型和实验数据，这些方法旨在提高敏感性估计的准确性。该研究探讨了深度神经网络（DNN）和高斯过程（GP），研究了物理约束损失函数以及模拟和实验数据的顺序训练等技术。结果表明，与GP模型相比，基于DNN的模型在敏感性估计方面提供了更严格的界限，并在增材制造和湖泊温度建模中展示了应用。 AI
影响 引入先进的机器学习技术，以更准确地分析工程系统。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍新研究方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
AI 生成摘要 · Google Gemini · 来自 1 个来源。 我们如何撰写摘要 →
