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知识引导的机器学习
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知识引导的机器学习

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摘要本文概述了科学建模的概述，并讨论了与基于过程模型相比，ML方法的互补优势和缺点。它还介绍了科学知识引导的机器学习（KGML）的新兴领域的当前研究状态，该领域旨在在ML框架中使用科学知识和数据，以实现更好的概括性，科学的一致性和结果的解释性。我们讨论了KGML研究的不同方面，就所使用的科学知识的类型，探索的知识-ML整合形式以及将科学知识纳入ML的方法。我们还使用每个类别中的说明性示例在开发KGML方法的环境科学中讨论了一些常见的用例类别。

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