English(EN) Uncertainty measurement for complex event prediction in safety-critical systems

新的机器学习方法量化安全关键事件预测中的不确定性

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-09-17 04:00

一篇新研究论文介绍了一种用于复杂事件预测中不确定性度量的方法 ML_CP，特别适用于安全关键系统。该方法结合了机器学习和敏感性分析，以评估输入参数如何影响输出变化，并量化与预测的复杂事件相关的不确定性。论文通过使用一致性预测生成预测区间，展示了 ML_CP 的有效性，通过分类和回归测试用例解决了模型和数据噪声中的不确定性。 AI

影响通过提供强大的不确定性量化，增强了机器学习在安全关键应用中的可靠性。

排序理由该集群包含一篇研究论文，详细介绍了用于复杂事件预测的机器学习不确定性度量的新方法。 [lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Maria J. P. Peixoto, Akramul Azim · 2026-09-17 04:00

面向安全关键系统中复杂事件预测的不确定性度量

arXiv:2411.01289v2 Announce Type: replace Abstract: Complex events originate from other primitive events combined according to defined patterns and rules. Instead of using specialists' manual work to compose the model rules, we use machine learning (ML) to self-define these patte…

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面向安全关键系统中复杂事件预测的不确定性度量

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