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反应机器学习势能面的异常检测
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究使用不确定性量化方法检测具有较大预期误差的样本。通过应用集成方法、深度证据回归和高斯混合模型，对 syn-Criegee 和乙烯基羟基过氧化物之间的 H 转移反应进行了分析。结果显示，集成模型是最佳的异常值检测方法。此外，发现了与大平均误差相关的结构指标，有助于改进神经网络。
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关键要点
- 该研究使用不确定性量化方法检测具有较大预期误差的样本。
- 应用了集成方法、深度证据回归和高斯混合模型分析 H 转移反应。
- 集成模型是最佳的异常值检测方法，其次是高斯混合模型。
- 从具有最大不确定性的样本中，检测异常值的质量分别为约 90% 和 50%。
- 深度证据回归的统计假设限制了其预测能力。
- 发现了与大平均误差相关的结构指标，有助于改进神经网络。
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