我在高能物理实验室担任控制工程师。我正在寻找博士论文题目。我们的实验系统是高度非线性的，无法使用标准的白盒方法进行建模。我正在考虑开发连接到实验系统的传感器的神经网络模型。同样通过这种方式，我可以使用主要输入和输出对系统进行建模。
所以基本思想是要有一个数据驱动的系统识别和数据驱动的传感器模型。
如果这可能是潜在的论文问题，我希望得到您的反馈。谢谢。
机器学习在建模实验系统中的应用作为博士课题
数据挖掘
数据集
机器学习模型
神经
2022-03-08 19:06:50
1个回答
这里的任何人都不太可能拥有评估博士主题有效性所需的专业知识，尤其是关于高度专业化（和未指定）的实验系统。你应该和你潜在的学术导师讨论这个问题，我建议你也试着找一位 DL 的共同导师或合作专家。
一般来说，对于一个体面的博士课题，你需要确保它以前没有做过，并且有合理的理由认为它是可行的。研究最先进的技术，看看是否有类似的东西已经发表：
- 如果已经存在非常接近的东西，它可能太微不足道了
- 如果没有任何东西靠近它，那可能是不可行或非常困难的。
祝你好运！
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