A physics-informed machine learning framework for inverse multi-solution problems

2025-11-13

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AI

DOI：10.1016/j.apm.2025.116618

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摘要

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• 所提出的方法为解决逆多解问题提供了一个统一的框架，无需进行复杂的建模（例如网格划分）、迭代求解和多次试验过程。 • 它能够学习未知参数之间的连续函数关系，而不仅仅是产生离散的解点。 • 该方法可以在无标签数据的情况下进行训练，并通过在训练过程中持续重采样训练点来缓解过拟合问题。