【摘 要】
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结合基于分数矩约束的极大熵方法和替代模型法,发展了一种失效概率函数求解的高效算法.所提算法的基本思路是利用自主学习的迭代Kngmg方法来构造失效概率函数,即采用较少的训
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51475370）,高等学校博士学科点专项科研基金资助项目（20116102110003）
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结合基于分数矩约束的极大熵方法和替代模型法,发展了一种失效概率函数求解的高效算法.所提算法的基本思路是利用自主学习的迭代Kngmg方法来构造失效概率函数,即采用较少的训练样本来构 造粗糙的失效概率函数,在此基础上通过添加新的违反学习函数约束的样本来更新失效概率函数,直到达到 精度要求.对于每一个分布参数的训练样本点,所提方法采用分数矩约束的极大熵法来求解相应的失效概 率样本.由于分数矩的计算采用了高效的降维积分,并且由于分数矩约束下极大熵法中优化策略高效地逼 近了响应的概率密度函数,从而使得失效概率样本能
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