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RESEARCH · CL_06238 · Apr 26 · 03:22

GNNs 实现离散结构构件状态的贝叶斯反演

研究人员开发了一个新的贝叶斯反演框架，使用概率图模型（PGMs）来推断结构构件的健康状态。该方法解决了高维离散状态参数的似然函数构建和边际似然计算中的挑战。该框架利用图神经网络（GNNs）进行推断，并采用基于图属性的训练策略，以确保在不同图尺度上的准确性并降低计算成本。