https://blog.qife122.com/tags/%E6%B0%B4%E5%B9%B3%E9%9B%86%E4%BC%B0%E8%AE%A1/ Recent content in 水平集估计 on 办公AI智能小助手 Hugo zh-cn qife Sat, 06 Sep 2025 11:01:14 +0800 https://blog.qife122.com/p/%E8%BE%93%E5%85%A5%E4%B8%8D%E7%A1%AE%E5%AE%9A%E6%80%A7%E4%B8%8B%E7%9A%84%E4%B8%BB%E5%8A%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%B0%B4%E5%B9%B3%E9%9B%86%E4%BC%B0%E8%AE%A1%E6%96%B9%E6%B3%95/ Sat, 06 Sep 2025 11:01:14 +0800 https://blog.qife122.com/p/%E8%BE%93%E5%85%A5%E4%B8%8D%E7%A1%AE%E5%AE%9A%E6%80%A7%E4%B8%8B%E7%9A%84%E4%B8%BB%E5%8A%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%B0%B4%E5%B9%B3%E9%9B%86%E4%BC%B0%E8%AE%A1%E6%96%B9%E6%B3%95/ <h1 id="输入不确定性下的主动学习水平集估计方法及其扩展">输入不确定性下的主动学习水平集估计方法及其扩展</h1> <h2 id="摘要">摘要</h2> <p>测试产品在何种条件下满足期望特性是制造业的基础问题。若将条件与特性分别视为黑盒函数的输入与输出，该任务可被解释为水平集估计（LSE）问题——即识别函数值高于（或低于）阈值的输入区域。尽管目前已开发多种LSE方法，但实际应用中仍存在诸多待解决问题。本文重点关注输入条件无法精确控制的情形，即输入不确定性下的LSE问题。</p>