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基于异质数据的平板弯曲随机推断：基于基尔霍夫 - 洛夫理论的物理启发高斯过程
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原文中文，约1300字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文探讨了高斯过程机器学习模型在结构健康监测中的应用，包括刚度识别、未观测响应预测和传感器位置优化。通过结合物理信息和机器学习，提出了多输出高斯过程模型，有效处理测量噪声并推断结构损伤位置。研究展示了该模型在动力学力重建和不确定性量化中的有效性，增强了模型的可解释性和预测能力。
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关键要点
- 高斯过程模型用于结构健康监测，包括刚度识别、未观测响应预测和传感器位置优化。
- 多输出高斯过程模型结合物理信息，有效处理测量噪声并推断结构损伤位置。
- 该模型在动力学力重建和不确定性量化中表现出良好的有效性，增强了模型的可解释性和预测能力。
- 通过概率刚度分布和马氏距离推理损伤位置，验证了模型的框架。
- 框架适用于不完整和受污染的数据，能够自然正则化测量系统噪声。
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延伸问答
高斯过程模型在结构健康监测中的应用有哪些？
高斯过程模型用于刚度识别、未观测响应预测和传感器位置优化等领域。
多输出高斯过程模型如何处理测量噪声？
该模型结合物理信息，有效处理测量噪声并推断结构损伤位置。
如何通过概率刚度分布推理结构损伤位置？
使用马氏距离推理结构系统中损伤的可能位置和范围。
该模型在动力学力重建中的有效性如何？
模型在动力学力重建和不确定性量化中表现出良好的有效性，增强了可解释性和预测能力。
该框架如何应对不完整和受污染的数据？
框架能够自然正则化测量系统噪声，适用于不完整和受污染的数据。
结合物理信息和机器学习的优势是什么？
结合可以显著减少对数据收集的依赖，并增强模型的可解释性。
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