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机译:估计神经网络不确定量化的改进代理模型
Tech Univ Darmstadt Fachgebiet SAM Magdalenenstr 4 D-64289 Darmstadt Germany;
Tech Univ Darmstadt Fachbereich Math Schlossgartenstr 7 D-64289 Darmstadt Germany;
Tech Univ Darmstadt Fachbereich Math Schlossgartenstr 7 D-64289 Darmstadt Germany;
Curse of dimensionality; Density estimation; Imperfect models; L-1 error; Neural networks; Surrogate models; Uncertainty quantification;
机译:深度UQ:学习深度神经网络代理模型,用于高尺寸不确定性量化
机译:理论引导神经网络与代理的动态地下流量有效的不确定性量化
机译:一种多保真神经网络代理采样方法,用于不确定量化
机译:基于高斯过程的替代模型不确定性下可靠性分析的不确定性量化
机译:改进大型水文模型的评估:参数不确定性的估计和量化。
机译:使用替代模型对酵母交配极化的空间模型进行参数不确定性量化
机译:人工神经网络作为2-D / 3-D燃料绩效研究中不确定量化和数据同化的代理模型
机译:人工神经网络改进推广的径向复杂度估计