process-based models | BriefGPT

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知识导向的机器学习：当前趋势与未来前景
科学建模的综述及与基于过程的模型相比，机器学习方法在科学建模中的互补优势和不足；以及科学知识引导的机器学习（KGML）领域的研究现状介绍，旨在利用科学知识和数据在机器学习框架中实现更好的泛化性、科学一致性和可解释性的结果；我们讨论了 KGM
PDF3 months ago
自然引导的认知进化模型预测北温带湖泊中的溶解氧浓度
通过应用自然导向的认知演化（NGCE）策略，本研究通过模拟和优化学习过程，有效预测了北温带湖泊的溶解氧浓度，并揭示了不同湖泊的复杂季节模式。
PDF5 months ago
土壤科学中基于知识引导的表征学习和因果结构学习
提出了一种框架，知识指导的表示学习和因果结构学习（KGRCL），通过匹配观察到的土壤过程的条件分布改进模拟土壤过程的表示学习，同时利用观察到的和模拟数据学习土壤过程的因果结构，这种方法可以加速土壤科学的科学发现，并在监督学习设置中利用学习的
PDFa year ago
物理导向循环神经网络模拟动力系统：以模拟湖泊温度剖面为案例研究
该论文提出了一种物理引导的循环神经网络模型，结合了循环神经网络与基于物理的模型，利用它们的互补优势来改善物理过程建模的精度，从而在各种科学和工程领域得到应用。
PDF6 years ago