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实体 Fisher score and Matthews correlation coefficient-based feature subset selection for heart disease diagnosis using support vector machines

Fisher score and Matthews correlation coefficient-based feature subset selection for heart disease diagnosis using support vector machines

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  1. TOOL · CL_154281 ·

    新框架通过持续学习提高数字孪生可靠性

    研究人员开发了一个新框架,以提高数字孪生(物理系统的虚拟模型)的可靠性。该框架解决了“概念漂移”问题,即随着现实世界条件的变化,虚拟模型的准确性会随时间下降。它集成了新颖的漂移检测系统、使用低秩自适应(LoRA)的高效参数高效持续学习以及统计验证,以确保更新能提高预测性能。该框架在随机线性系统和增材制造过程中进行了测试,成功地维持了基于神经网络的数字孪生的准确性和不确定性量化。