过程监测中的混合自适应建模：利用序列编码器和物理引导神经网络

本研究解决了传统模型在参数、边界条件和初始条件变化时需要重新训练的问题。作者提出了一种结合深度集合或序列编码器的架构，使模型能够适应动态变化，并将其应用于多个实际问题，显示出其在处理噪声和适应新情况方面的卓越能力。该方法在各种动态系统的实时监测中具有重要的潜在影响。

本研究提出了一种新架构，结合深度集合或序列编码器，解决了传统模型在参数和条件变化时需重新训练的问题。该方法在动态系统实时监测中表现优异，具有重要的潜在影响。

动态系统 参数变化 实时监测 建模 新架构 深度编码器 神经网络 编码器
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。
阅读原文
分享给好友