基于支持向量机和证据理论的复杂系统可靠性分析方法

摘要： 针对复杂系统中存在极限状态方程为隐式情况及参数为认知不确定性的问题，文中提出了一种基于支持向量机和证据理论的高效可靠性分析方法。首先，基于贝叶斯方法和最大熵原理将焦元上的基本概率分配平均分配到焦元中每一个元素以实现证据体精确化；其次，面对多学科系统中极限状态方程为隐式情况，采用支持向量机(SVM)进行显式化处理。在该方法中提出了SVM训练样本抽取策略，并对SVM通过引入马尔可夫... （共7页）