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Interpretable Hybrid Surrogate Modeling for Diameter Deviation Prediction in Injection Molding Using Symbolic Regression and Gaussian Process Residual Correction
Este estudio presenta un modelo sustituto híbrido interpretable que combina la regresión simbólica con la corrección de residuos por Procesos Gaussianos para predecir con precisión las desviaciones de diámetro en el moldeo por inyección bajo datos experimentales limitados, logrando una precisión mejorada y proporcionando un marco transparente para la optimización del proceso.