1. 孪生网络

孪生网络是一种特殊的网络框架，基于两个人工神经网络建立的耦合构架，通过比较两个样本在高维度空间的表征来判断它们的相似程度。它包含两个相同结构的神经网络，一个用于学习，一个用于验证学习效果。在训练过程中，两个网络同步更新参数，但验证网络的参数更新较慢，这有助于在训练网络的同时监测其泛化能力，避免过拟合问题。

2. 数字孪生

而数字孪生则是利用物理模型、传感器更新、历史数据等，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。它是对实体对象的动态仿真，通过虚实交互反馈、迭代优化，为物理实体对象的创新设计、生产制造、运维管理等提供决策依据。