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主动学习框架提升参数动力系统数据驱动降阶模型效率
该研究提出了一种主动学习框架，用于智能地丰富参数动力系统的数据驱动降阶模型，可作为数字孪生中虚拟资产的基础。通过贝叶斯算子推断，该方法能有效选择数据点以提高模型精度。
AI推荐理由 该研究将主动学习与贝叶斯算子推断结合，可显著降低构建参数化动力系统降阶模型所需的数据成本，对依赖高保真仿真的数字孪生和工业AI应用具有实际价值。
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