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。