【摘 要】
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本文将支持向量分类机（SVC）引入到结构可靠度计算分析中，采用拉丁超立方抽样法进行初始输入训练样本的实验设计。将支持向量分类机作为响应面函数，并利用遗传算法进行参数优化，最
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本文将支持向量分类机（SVC）引入到结构可靠度计算分析中，采用拉丁超立方抽样法进行初始输入训练样本的实验设计。将支持向量分类机作为响应面函数，并利用遗传算法进行参数优化，最后结合蒙特卡罗模拟提出了基于支持向量分类机的改进响应面法。其主要思想为：定义“重要性”判定函数，在迭代过程中，按判定函数值从抽样样本中选取新的训练样本，使支持向量分类机的模拟功能函数在抽样点分布区域内能更进一步地接近真实功能函数，从而大大提高可靠度分析的精度以及效率。
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