| 标题 |
 Data and physics requirements for reliable physics‐informed neural networks in process modeling 相关领域
一般化
人工神经网络
过程（计算）
计算机科学
实验数据
过程建模
算法
上下界
人工智能
化学过程
近似误差
机器学习
体积热力学
工作（物理）
在制品
数据建模
深层神经网络
数据挖掘
均方预测误差
网络模型
提升（金属加工）
错误检测和纠正
|
| 网址 | |
| DOI | |
| 其它 |
期刊：AIChE Journal 作者：Guoquan Wu; Yuyang Jiang; Yao Shi; Zhe Wu 出版日期：2026-08-21 |
| 求助人 | |
| 下载 | |
|
温馨提示：该文献已被科研通 学术中心 收录，前往查看
科研通『学术中心』是文献索引库，收集文献的基本信息（如标题、摘要、期刊、作者、被引量等），不提供下载功能。如需下载文献全文，请通过文献求助获取。
|
PDF的下载单位、IP信息已删除
(2025-6-4)
null
Maestro_S
Criminology34
无极微光
秋风
cdercder
嘻嘻哈哈
aaaa
彭于彦祖
v0id
吃葡萄不吐葡萄皮
suhai
369ninja
蓝天
04d
Nole
anz1
牧青
学术文献互助
风吹麦浪
皖公网安备34019202002308
