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。

Additive Feature Attribution Methods: A Review of Explainable Artificial Intelligence in Fluid Dynamics and Heat Transfer
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