摘要
本发明公开一种用于ZnO纳米复合材料梁的混合支持向量回归和全局最佳粒子群优化的一阶可靠性方法,应用于纳米复合材料梁结构可靠性分析技术领域,本发明采用了一阶可靠性方法与支持向量回归相结合的混合机器学习策略,同时融入了基于全局最佳粒子群优化的方法,提出了基于性能的最可能点(Most probable point,MPP)确定精度与效率的一种具有很强鲁棒性的搜索方法;本发明的方法能有效提高可靠性的计算精度与计算效率。
技术关键词
可靠性方法
支持向量回归
粒子群优化方法
拉丁超立方采样
SVR模型
可靠性分析技术
正态分布函数
梁结构
惩罚方法
纳米复合材料
训练样本集
搜索方法
超参数
鲁棒性
因子
指标
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命令
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表面图像数据
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三维扫描技术
深度学习模型
光源
可靠性设计优化方法
克里金模型
抽样算法
搜索算法
样本
支持向量回归模型
工程围岩
单轴抗压强度
支持向量回归算法
粒子群优化算法
引入注意力机制
支持向量回归
SVR模型
矩阵
盾构掘进参数