物理信息混合前向-逆向框架重建高维稀疏配方
原文标题：A Physics-Informed Hybrid Forward-Inverse Machine Learning Framework for High-Dimensional Sparse Recipe Reconstruction
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论文提出物理信息、不确定性感知的混合框架，含前向质量模型、稀疏逆向重建器与可行性约束排序层三模块，用于流程工业高维稀疏配方设计。在工业纺织染色场景验证，前向模型 MAE 低至 0.1523，逆向配方向量 MAE 为 0.0295，可作为人机协同决策支持工具减少实验试错。
- 问题
- 流程工业高维稀疏配方设计依赖试错且传统物理模型失效。
- 方法
- 三模块混合框架：前向质量模型、稀疏逆向重建器、可行性约束排序层，并做不确定性感知。
- 结果
- 前向模型 MAE 低至 0.1523，逆向配方向量 MAE 为 0.0295。
- 影响
- 为纺织染色等流程行业提供人机协同配方推荐，可减少实验试错成本。
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