数据集概述
本数据集围绕自适应神经网络在不确定性量化领域的应用展开，包含相关实验的验证、训练及对比数据，为研究该方法的性能表现提供支持。
文件详解
- 目录：An adaptive neural network for uncertainty quantification/（包含所有数据文件）
- 数据文件（.dat格式，共5个）：
- loo-nodes.dat：可能与留一法节点分析相关的数据
- stable_check.dat：可能与模型稳定性检验相关的数据
- std_mean_adaptive_ann.dat：可能包含自适应神经网络的标准差与均值数据
- train_validation.dat：可能包含训练与验证过程相关的数据
- mcm_mean_sd_ann_mean_sd.dat：可能包含MCMC方法与神经网络的均值、标准差对比数据
- 无扩展名文件（共2个）：
- pre_real_compare：可能用于预测试与真实值的对比数据
- layer_number_validation_error：可能记录不同网络层数对应的验证误差数据
适用场景
- 机器学习方法研究：分析自适应神经网络在不确定性量化中的性能
- 模型验证与优化：探究网络层数、稳定性等因素对模型效果的影响
- 不确定性量化领域：对比不同方法（如MCMC与神经网络）在不确定性评估中的表现
- 实验数据分析：支持自适应神经网络相关实验的结果复现与验证
