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面向化工动力学工业预测的基础模型发展
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
数字孪生依赖于黑盒模型，但存在安全和操作问题。混合模型结合物理学原理和机器学习模型，解决了这些问题。基于时间序列变压器的混合框架在批次结晶中表现出更好的准确性和可解释性。基于注意力机制的混合模型将在化学制造业发挥关键作用。
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关键要点
- 现有数字孪生依赖于基于数据的黑盒模型，主要使用深度神经网络。
- 黑盒模型存在安全和操作问题，尚未在实践中应用。
- 结合物理学原理的混合模型与机器学习模型越来越受欢迎，具有较强的预测性能。
- 为批次结晶开发的基于时间序列变压器的混合框架展示了更好的准确性和可解释性。
- 基于注意力机制的混合模型预计将在化学制造业中发挥关键作用。
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