Abstract：
为揭示物理信息神经网络在生化领域中的潜力，研究一种基于现代物理信息机器学习工具的新参数估计方法，并通过酶促反应过程模型的案例研究进行了演示，比较软、硬边界约束设置对计算结果的影响。实验分析表明，利用软、硬2种不同约束的物理信息神经网络均能获得精确的模型参数估计值，并在所有的可观测变量上的拟合优度R~2在0.98以上，所得到的系统模型能够较好地反映系统的动态过程。所提出的方法融合了模型驱动与数据驱动方法的优势，并且能够在基于采样40次的含噪声小型数据集上获得稳健的训练结果，显著降低对数据量的要求。
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化学工程
Year： 2024
Issue： 07
Volume： 52
Page： 77-81,94
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