| 标题 |
Efficient surrogate-based optimization framework integrating physics-informed neural networks, deep active learning and deep reinforcement learning: Multilayer thin films case study 相关领域
计算机科学
强化学习
人工智能
粒子群优化
人工神经网络
过程(计算)
深度学习
工程优化
学习迁移
机器学习
遗传算法
主动学习(机器学习)
多目标优化
替代模型
群体智能
最优化问题
多群优化
工艺优化
计算智能
大数据
有限元法
人工智能应用
工程设计过程
贝叶斯优化
实验设计
|
| 网址 | |
| DOI | |
| 其它 |
期刊:Engineering Applications of Artificial Intelligence 作者:Jinglai Zheng; Jie Huang; Andi Lin; Fan Li; Haiming Huang 出版日期:2025-12-27 |
| 求助人 | |
| 下载 | 该求助完结已超 24 小时,文件已从服务器自动删除,无法下载。 |
|
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)