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基于更新径向基函数网络模型的广义Pareto分布函数拟合
被引量：
1
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作者
李刚
赵刚
《计算力学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第4期495-499,共5页
广义Pareto分布函数GPD(Generalized Pareto Distribution)是一种针对随机参数尾部进行渐进插值的方法,能够对高可靠性问题进行评估。但这种方法要求样本空间较大,计算成本较高,尽管可以通过径向基函数网络RBFNN(Radial Basis Function ...
广义Pareto分布函数GPD(Generalized Pareto Distribution)是一种针对随机参数尾部进行渐进插值的方法,能够对高可靠性问题进行评估。但这种方法要求样本空间较大,计算成本较高,尽管可以通过径向基函数网络RBFNN(Radial Basis Function Neural Network)辅助抽样的方法削减计算成本,但对于非线性程度较高的问题,RBFNN精度问题使得辅助抽样方法失效。针对这类问题,根据GPD的特点,提出了高效的更新RBFNN训练样本的方法,改善了RBFNN在功能函数分布尾部的精度,将RBFNN辅助抽样方法推广应用到非线性程度较高的问题,准确地得到了所有需要的尾部样本,基于该尾部样本集的GPD拟合结果与基于直接计算所有样本的GPD拟合结果完全一致。
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关键词
广义PARETO分布
径向基函数网络
辅助抽样方法
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题名
基于更新径向基函数网络模型的广义Pareto分布函数拟合
被引量：
1
1
作者
李刚
赵刚
机构
大连理工大学工程力学系工业装备结构分析国家重点实验室
出处
《计算力学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第4期495-499,共5页
基金
973计划课题(2014CB046506)
国家自然科学基金(11372016)资助项目
文摘
广义Pareto分布函数GPD(Generalized Pareto Distribution)是一种针对随机参数尾部进行渐进插值的方法,能够对高可靠性问题进行评估。但这种方法要求样本空间较大,计算成本较高,尽管可以通过径向基函数网络RBFNN(Radial Basis Function Neural Network)辅助抽样的方法削减计算成本,但对于非线性程度较高的问题,RBFNN精度问题使得辅助抽样方法失效。针对这类问题,根据GPD的特点,提出了高效的更新RBFNN训练样本的方法,改善了RBFNN在功能函数分布尾部的精度,将RBFNN辅助抽样方法推广应用到非线性程度较高的问题,准确地得到了所有需要的尾部样本,基于该尾部样本集的GPD拟合结果与基于直接计算所有样本的GPD拟合结果完全一致。
关键词
广义PARETO分布
径向基函数网络
辅助抽样方法
Keywords
Generalized Pareto Distribution
radial basis function neural network
assisted sampling method
分类号
O213.2 [理学—概率论与数理统计]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于更新径向基函数网络模型的广义Pareto分布函数拟合
李刚
赵刚
《计算力学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2016
1
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参考文献
引证文献
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