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实体 Bayesian latent Gaussian process

Bayesian latent Gaussian process

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  1. RESEARCH · CL_117202 ·

    新的贝叶斯框架增强了气动不确定性量化

    研究人员开发了一种新的贝叶斯潜在高斯过程框架,以提高气动不确定性量化的准确性。该方法使用稀疏的实验测量来校准低保真计算模型,而这些测量本身也存在不确定性。该框架有效地对输入不确定性进行边际化,并匹配输出不确定性的均值和方差,即使在推断场景中也能对气动系数进行高度准确的预测。验证表明,该模型的预测具有高保真度,落在真实不确定性区间内。