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面向“知识”与“数据”共同驱动的机器学习模型参数可辨识性研究

2017年 基础理论
  • 成果简介
　　本课题针对机器学习模型中包括“机理关系（或知识驱动）”子模型与“非线性逼近器（或数据驱动）”子模型两部分，由于“演绎”与“归纳”两种不同推理体系（或子模型）结合起来带来的多子模型耦合后的参数可辨识性问题开展研究。参数可辨识性是关于模型参数能否被惟一确定的性质，也是模型参数能否获得正确估计的前提条件，是提高模型透明度和可解释性的重要内容之一。本课题重点研究了该类机器学习模型的参数可辨识性的理论方...
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