摘要
本文以统一的概率型有限自动机 (Probabilistic Finite Automata,PFA)模型为基础 ,通过将人工神经网络、全局分枝一约界算法和自适应重要抽样算法相结合 ,建立了随机 DEDS可靠性分析和预测的统一模型体系 ,对该体系的普适性和有效性进行了系统的论证。
In this paper, using unified probabilistic finite automata model as frame, an unified model system for the reliability analysis and prediction of stochastic DEDS is established by a smart combination of artificial neural network with global branch-and-bound algorithm, and a comprehensive demonstration is made on the feasibility and validity of the model.
出处
《计算力学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2001年第3期277-283,共7页
Chinese Journal of Computational Mechanics
基金
国家自然科学基金 (5 95 0 5 0 1 1
5 97780 3 9)
航空基金 (95 B5 1 0 62 )
CIMS基金
863计划(863 -2 -44 1 )
教育部高校重点实验室高级访问学者基金资助项目
