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申请/专利权人：哈尔滨工业大学
摘要：基于深度对抗自编码器充分降维神经网络的结构可靠度主动学习方法及系统，本发明涉及结构可靠性评估领域,解决现有技术中在处理高维强非线性可靠度分析问题时，仍需要大量调用耗时的有限元分析计算极限状态函数，且代理模型方法在处理高维非线性可靠度分析问题时仍面临挑战。所述方法包括：将基于深度对抗自编码器充分降维神经网络作为代理模型，将原始高维变量空间映射到低维潜变量空间；低维潜变量空间服从高斯分布，且原始高维变量空间中复杂的极限状态面被简化为低维潜变量空间中清晰的极限状态面；反复筛选出候选样本，低维潜变量空间服从的高斯分布从候选样本中均匀采样；直至失效概率收敛。适用于可靠度分析、土木工程结构健康监测领域中。
主权项：1.一种基于深度对抗自编码器充分降维神经网络的结构可靠度主动学习方法，其特征在于，所述结构可靠度主动学习方法包括：S1、将基于深度对抗自编码器充分降维神经网络作为代理模型，将原始高维变量空间映射到低维潜变量空间；在潜变量空间中，所述低维潜变量空间服从高斯分布，且原始高维变量空间中复杂的极限状态面被简化为低维潜变量空间中清晰的极限状态面；S2、反复筛选出靠近低维潜变量空间中清晰的极限状态面的候选样本，利用低维潜变量空间服从的高斯分布从候选样本中均匀采样；S3、重复S1和S2，直至失效概率pf收敛，完成结构可靠度主动学习。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨工业大学 基于深度对抗自编码器充分降维神经网络的结构可靠度主动学习方法及系统
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