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Li，T.Z.李，T.Z。;潘，Q。;迪亚斯，D。

主动学习相关向量机进行可靠性分析。 （英语） Zbl 1476.62214号

申请。数学。建模 89，第1部分，381-399（2021）.
摘要：在本研究中，将在概率贝叶斯学习框架内开发的自适应相关向量机与蒙特卡罗仿真（MCS）相结合，以高效、准确地进行可靠性分析。提出了一种新的主动学习函数，该函数综合考虑了现有采样点的误报概率和空间位置，以搜索下一个最佳点来丰富训练样本。为了避免冗余的原始模型评估，采用了一个有效的停止准则来及时终止主动学习过程。通过五个涉及不可微性、高度非线性和实际工程问题的例子对所提出的方法进行了测试。与直接MCS和文献中的其他方法相比，该方法可以在对原始模型进行少量评估的情况下获得高精度的失效概率预测。总之，建议在工程实践中使用该方法进行结构可靠性分析。

引用于三文件

MSC公司：

62号05 可靠性和寿命测试
68T05型 人工智能中的学习和自适应系统
90B25型 运筹学中的可靠性、可用性、维护和检查

关键词：

相关向量机;元建模;主动学习功能;围岩稳定性;边坡稳定性

软件：

AK-MCS公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{T.Z.Li}等人，应用。数学。89型，第1部分，381--399（2021；Zbl 1476.62214）
全文： 内政部

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