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 A comprehensive review and evaluation framework for data-driven prognostics: Uncertainty, robustness, interpretability, and feasibility 数据驱动预测的综合回顾和评估框架：不确定性、稳健性、可解释性和可行性
相关领域
可解释性
预言
稳健性（进化）
计算机科学
数据挖掘
可靠性工程
机器学习
工程类
人工智能
生物化学
基因
化学
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期刊：Mechanical Systems and Signal Processing 作者：Mariana Salinas-Camus; Kai Goebel; Nick Eleftheroglou 出版日期：2025-07-07 |
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