精度与成本兼得
融合物理约束的多保真神经网络，用少量实验数据即可预测地外天体表面足-土相互作用。
Zhou, Xianghua · 贾山 · 陈金宝 · Liang, Xu · Zhenwei, Jiang · Cheng, Lu · Zhiqing, Geng
Acta Astronautica 2026
模型用大量低精度理论数据和少量高精度实验数据训练，降低了数据获取成本。
物理信息约束网络参数和损失函数，使其内插和外推泛化能力显著优于纯数据驱动的MFNN模型。
相比理论模型和MFNN，MFPINN在预测精度和成本效益上表现出更优的性能。