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AI驱动的工程项目质量评估模型与方法

前言

人工智能在工程项目质量管理中的应用前景广阔，能够显著提高质量管理的效率、精度和科学性。随着技术的不断发展，其在实际应用中仍面临许多挑战，只有通过不断的技术创新和实践，才能实现人工智能在质量管理中的全面应用和持续优化。

虽然深度学习和复杂集成模型通常能提供较高的预测准确度，但它们的黑箱特性也成为了应用中的一个障碍。在工程质量预测中，模型的可解释性至关重要，尤其是在为决策者提供依据时。通过采用模型可解释性技术，如LIME（局部可解释模型-agnostic解释）、SHAP（Shapley值），可以提高机器学