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基于主动学习与贝叶斯深度神经网络的高维多输出不确定性传播方法

刘竟飞 姜潮 倪冰雨 汪宗太

中国机械工程2024，Vol.35Issue(5)：P.792-801,10.
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中国机械工程2024，Vol.35Issue(5)：P.792-801,10.DOI:10.3969/j.issn.1004-132X.2024.05.004

基于主动学习与贝叶斯深度神经网络的高维多输出不确定性传播方法

刘竟飞 1姜潮 2倪冰雨 2汪宗太3

作者信息

  • 1. 河南工业大学机电工程学院,郑州450001
  • 2. 湖南大学机械与运载工程学院,长沙410082
  • 3. 中国核电工程有限公司,北京100048
  • 折叠

摘要

关键词

主动学习/贝叶斯深度神经网络/高维不确定性/多输出问题

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

刘竟飞,姜潮,倪冰雨,汪宗太..基于主动学习与贝叶斯深度神经网络的高维多输出不确定性传播方法[J].中国机械工程,2024,35(5):P.792-801,10.

基金项目

国家自然科学基金重点项目(52235005) （52235005）

河南省高等学校重点科研项目计划(23A460011) （23A460011）

河南工业大学高层次人才科研启动基金(2022BS025) （2022BS025）

国家自然科学基金(52175224)。 （52175224）

中国机械工程

OA北大核心CSTPCD

1004-132X

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