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Tackling data scarcity in machine learning-based CFRP drilling performance prediction through a Broad Learning System with Virtual Sample Generation (BLS-VSG)
通过具有虚拟样本生成的广泛学习系统（BLS-VSG）解决基于机器学习的CFRP钻井性能预测中的数据稀缺问题
相关领域
稀缺 材料科学 样品（材料） 钻探 复合材料 机器学习 人工智能 计算机科学 冶金 色谱法 经济 微观经济学 化学
网址
https://doi.org/10.1016/j.compositesb.2025.112701
DOI
10.1016/j.compositesb.2025.112701 doi
其它 期刊：Composites Part B Engineering
作者：Jia Ge; Zequan Yao; Ming Wu; José Humberto S. Almeida; Yan Jin; et al
出版日期：2025-06-01
求助人
ffw 在 2025-07-15 14:16:30 发布自北京，悬赏 10 积分
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