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1.

发明公开
基于深度强化学习的结构可靠度抽样方法无效

公开(公告)号：CN109978138A

公开(公告)日：2019-07-05

申请号：CN201910212148.4

申请日：2019-03-20

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 鲍跃全 , 项正良 , 李惠 , 唐志一

IPC: G06N3/04 , G06N3/08

Abstract: 本发明是基于深度强化学习的结构可靠度抽样方法。本发明针对现有技术在结构可靠度抽样算法方面的不足，利用深度强化学习算法，提出基于深度强化学习的结构可靠度抽样方法，该方法融合的计算机视觉和深度强化学习等技术，可实现抽样空间的智能观察，以及在结构失效面附近的重要区域智能选取样本，作为结构可靠度代理模型的训练样本。为了实现强化学习的结构可靠度抽样，采用深度神经网络作为强化学习中的机器。通过定义一个合适的奖赏，在训练更新机器的同时，可以实现在结构失效面附近的重要区域智能抽样。本发明具有很好的智能结构可靠度采样能力，具有高效性。

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