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Isabel Corona Guevara

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  1. TOOL · CL_178215 ·

    结构化神经混沌框架增强不确定性量化

    研究人员推出了一种新颖的代理建模框架——结构化神经混沌（sNC），该框架专为不确定性量化和全局敏感性分析而设计。该方法结合了多项式混沌展开的可解释性与神经网络的强大功能，以近似复杂系统。sNC展开自适应地识别功能ANOVA子空间内的主要模式，从而能够有效地提取统计和敏感性量。