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Additive Feature Attribution Methods: A Review of Explainable Artificial Intelligence in Fluid Dynamics and Heat Transfer
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文探讨了流体力学中数据驱动模型的可解释性，提出了一种加性特征归因方法，通过线性模型将输入特征与预测结果连接，从而为深度学习模型提供重要的可解释性，促进符合物理规律的模型应用。
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关键要点
- 流体力学领域中存在数据驱动模型的可解释性缺失问题。
- 提出了一种加性特征归因方法，通过线性模型连接输入特征与模型预测。
- 该方法能够为流体力学中的深度学习模型提供重要的可解释性。
- 促进了符合物理规律的可解释模型的应用。
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