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姜，陈；邱浩波；高，梁；王大鹏；杨赞；陈立明

时变可靠性分析的实时估计误差引导主动学习克里金方法。 （英语） Zbl 1443.90155号

申请。数学。建模 77，第1部分，82-98（2020）.
摘要：基于代理模型的时间依赖可靠性分析因避免了高计算负担而备受关注。但现有方法的替代训练策略没有直接考虑失效概率的估计误差，导致一些计算量较大的样本被浪费或一些算法容易过早终止。为了应对这些挑战，本文提出了一种实时估计误差引导采样方法。由于随机点的分类可能不完全准确，因此使用克里格预测的均值和方差计算错误分类概率。利用该概率，得到错误分类点的总数。此外，基于概率论计算了这些数字的置信区间，并通过置信区间计算了失效概率的估计误差。随后，将概率最大化点确定为减少估计误差的新样本，并用最大误差来指导何时停止对克里金模型的求精。三个案例的结果证明了该方法的性能。

引用于13文件

MSC公司：

90秒25 运筹学中的可靠性、可用性、维护和检查
62号05 可靠性和寿命测试

关键词：

时变可靠性分析；主动学习kriging；相对估计误差；错误分类概率；错误分类号

软件：

AK-MCS公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{C.Jiang}等人，应用。数学。建模77，第1部分，82-98（2020；Zbl 1443.90155）
全文： 内政部

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