Page 52 - 《橡塑智造与节能环保》2026年1期
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节能环保新技术与产品
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高度依赖数据质量。任何模拟的准确性都受限于 件下的行为特征。
所用数据集的可靠性、一致性和完整性。数据中的错 通过将人工智能驱动的模拟与系统化的实验设计
误、缺失值或不一致性可能导致误导性结果，强调在 相结合，橡胶行业能够显著加速其开发进程，同时保
应用AI模型前必须进行彻底的数据验证。 持高水平的准确性和效率。这种整合减少了对大量物
（2）实验设计（DoE）能提供结构化且符合统 理测试的依赖，降低了成本，并使配方迭代更快。随
计分布的因子值，而随机数据集通常需要大量清理工 着人工智能模型的不断演进，其预测能力将进一步优
作。精心设计的实验设计能确保数据分布均衡，降低 化材料特性，为橡胶技术领域的创新和性能优化开辟
误差与偏差概率。反之，试错法获得的数据集可能缺 新的机遇。
乏结构化特征，需额外预处理才能提取有效洞见。
（3）人工智能与统计实验设计的融合可提升预测 译者：章羽
精度并实现更精准的研究定位。将人工智能与实验设 原文：Uth, Julia Uth and Manuel Beler, Uth GmbH.
计技术结合，构建出强大的数据驱动决策框架。该方 RUBBER WORLD No.5/2025, by Hans-Joachim
法不仅增强模型可靠性，还能深入解析胶料在不同条 Graf and Christoph Hartwich, H-JG Consulting.
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