一个简单的想法，可以解决系统建模中的复杂问题
在改善精确工程的努力中，一种新方法浮出水面以打破当前建模技术的局限性。研究人员Chen Luo博士，Ao-Jin Li，Jiang Xiao和Ming Li由深圳高级研究所的Yun Li教授领导，中国电子科学与技术大学引入了实用解决方案。 […]
来源:科学特色系列在改善精确工程的努力中，一种新方法浮出水面以打破当前建模技术的局限性。研究人员Chen Luo博士，Ao-Jin Li，Jiang Xiao和Ming Li由深圳高级研究所的Yun Li教授领导，中国电子科学与技术大学引入了实用解决方案。他们的研究发表在科学报告中，解释了一种名为Grey-box状态空间模型（SSM）的方法，该方法结合了动态建模的简单性，准确性和透明度。
将基本的科学原理与高级数据分析结合在一起，这种灰色盒混合模型合并了白盒的物理定律，这些定律是符号规则，这些规则描述了在现实世界中运动和能量在现实世界中的表现以及机器学习技术的表现，以及使用多个通用功能的黑匣子使用连接的人工神经网络，这些神经网络涉及数据涉及数据驱动的训练或预测。这种组合创建了一个模型，该模型不仅可以解释，还可以调整在现实世界中的各种复杂性。 Li教授说：“通过将专家知识纳入强大的AI框架中，我们确保这些模型在不同条件下都是可以理解和有效的。”
在洁净室中用于制造的高度敏感温度控制系统上测试这种方法证明了其有效性。这些系统不受灰尘和污染物的环境，需要对空气和水的温度调节。 Grey-Box模型超出了传统方法的性能，比独立方法更好地管理不可预测的系统变化和独特的特征。
日记参考
Luo，C.，Li，A.，Xiao，J.，Li，M。和Li，Y。科学报告，2024。https：//doi.org/10.1038/s41598-024-67259-4
https://doi.org/10.1038/s41598-024-67259-4