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物理信息对神经网络在水力建模中的泛化能力的影响
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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
通过利用物理信息和Rao-Blackwellization概念改善人工神经网络预测，应用于材料建模，示例证明了策略的有效性。使用不变量、参数最小化和尺度分析等足够的物理信息可以显著提高预测结果。同时，还探讨了通过训练数据集、网络结构和输出过滤器改善人工神经网络的机会。
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关键要点
- 利用物理信息和Rao-Blackwellization概念改善人工神经网络预测。
- 提出的策略应用于材料建模，示例包括屈服函数、弹塑性钢模拟等。
- 使用不变量、参数最小化和尺度分析等物理信息显著提高预测结果。
- 不充分或多余的信息可能导致预测结果的损害。
- 探讨通过训练数据集、网络结构和输出过滤器改善人工神经网络的机会。
- 减少噪声、过拟合和数据要求可以显著提高初步预测的准确性。
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