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Silverbox
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基于贝叶斯树邻接文法的方程发现
研究人员引入了一种使用树邻接文法（TAGs）的贝叶斯方程发现方法。该方法定义了树结构和参数上的生成先验，并采用可逆跳跃马尔可夫链蒙特卡洛（Reversible-Jump MCMC）采样器来推断联合后验分布。该方法在模拟多项式NARX系统、Silverbox基准测试和波浪载荷数据上进行了测试，证明了其在量化不确定性和拟合动力学系统的物理信息模型方面的能力。
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新的 XMSE 感知混合估计器融合了机器学习和经验贝叶斯
研究人员开发了一种新颖的 XMSE 感知混合估计器，该估计器在最大似然 (ML) 和经验贝叶斯 (EB) 收缩之间进行插值。该方法旨在改进现有的 EB 估计器，当其核与真实参数不对齐时，EB 估计器可能表现不如 ML。所提出的方法使用固定的 XMSE 来推导一个最优混合权重，确保其性能不劣于 ML 或基础 EB 估计器。基于有限样本 XMSE 近似的即插即用实现被证明是一致的，并提供了二阶最优遗憾率。