物理增强神经网络的极度稀疏化方法用于机械学中可解释的模型发现

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

利用神经网络的数据驱动本构模型，在加入物理和机制约束的同时，通过训练及 $l^0$ 正则化的方法，实现了可解释性和可信赖性的简约化表征，适用于可压缩与不可压缩高弹性、屈服函数和强化模型的合成和实验数据。

本文提出了一种可解释的神经网络模型，通过添加结构约束和采用改进型 mini-batch 梯度下降方法同时估计多个参数，实现了高预测准确率和改善的可解释性。在六个不同场景下通过与其他多种方法的比较显示该模型的优越性，并展示了一个真实数据应用案例。

mini-batch梯度下降 可解释性 神经网络 神经网络模型 结构约束 预测准确率
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