小样本跨螺杆外推
该网络将螺杆元件的几何图像特征与操作条件联合嵌入，即使面对训练时未见过的螺杆类型，也能在小样本条件下保持准确的过程预测，并提供了更好的可解释性。
闫正兵 · Weitong, Zhang · Tzu-Tang, Liu · 张正江 · Yao, Yuan
Results in Engineering 2026
从螺杆图像中提取的几何特征也存在于训练集之外的新类型中，使模型能够泛化到未见过的螺杆元件。
每个操作条件与螺杆构型组合下样本有限，CEN仍能达到令人满意的预测精度。
通过特征可视化，可以提高模型的可解释性，帮助理解几何特征对质量变量的影响。