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结构混合可靠度计算的自适应重要性抽样方法 (2012年)
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针对直接蒙特卡罗方法在高维非线性结构混合可靠度模拟中稳定性差和效率低的问题,将马尔可夫链自适应重要性抽样技术引入混合可靠度计算过程.经实验确定了马尔可夫链转移概率分布,可快速获得近似服从最优重要性抽样函数的系列状态点.根据状态点的一阶原点矩和二阶中心矩来确定所采用的重要性抽样函数;对区间变量进行等距划分,并计算以区间变量为自变量的可靠度平均值,可得到混合可靠度值;通过算例对本方法、非自适应重要性抽
基于核密度估计的自适应重要抽样可靠性灵敏度分析 (2008年)
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将求解结构失效概率的核密度自适应重要抽样方法推广到可靠性灵敏度的求解上。它首先利用马尔可夫链快速模拟失效域中的样本，然后采用核密度估计得到样本的密度函数，将之作为重要抽样密度函数。该密度函数将随着马尔可夫模拟样本的增加而趋于最优化的密度函数。将该方法运用到结构可靠性灵敏度的分析求解上，给出了可靠性灵敏度估计值及估计值方差和变异系数的计算公式。所提灵敏度分析方法将具有极高的抽样效率，不依赖于设计点值
基于自适应重要抽样的可靠性分析方法 (2011年)
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基于自适应重要抽样(AIS，Adaptive Importance Sampling)的可靠性分析方法，能够克服基于蒙特卡洛方法分析小概率事件时存在的效率低、精度差问题．为解决显性失效方程不存在时寻找失效点困难问题，首先利用条件递归寻找失效点，并使之尽可能在失效面附近；以该失效点为采样中心，抽取失效样本，并不断调整采样中心，使失效样本不断靠近设计点；然后利用这组失效样本估计重要抽样函数的参数，再执
Non-iterative implementation of Layered Adaptive Importance Sampling (LAIS)：Non-iterative implementation of Layered Adaptive Importance Sampling (LAIS)-matlab开发
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分层自适应重要性采样 (LAIS) 的非迭代实现（见下文参考） - L....见链接http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/58368-parallel-interacting-markov-adaptive-importance-sampling--pi-mais--algorithm
并行交互马尔可夫自适应重要性采样 (PI-MAIS) 算法.zip
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并行交互马尔可夫自适应重要性采样（Parallel Interactive Markov-Adaptive Importance Sampling, PI-MAIS）算法是一种统计学中的数值模拟方法，主要用于处理复杂的概率分布的近似计算。在高维空间中，传统的...
粒子滤波（SMC）讲义
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IA2RMS（Improved Adaptive Importance Sampling with Random Metropolis Steps）是一种自适应马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC）算法，它结合了重要性采样（Importance Sampling）和随机梅特罗波利斯步骤（Random ...
基于自适应重要性抽样的加速策略评估学习对抗环境_Accelerated Policy Evaluation Learning A
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这篇论文"Accelerated Policy Evaluation: Learning Adversarial Environments with Adaptive Importance Sampling"提出了一种解决方法，即加速策略评估（APE）方法，它旨在在马尔可夫决策过程中同时发现稀有事件并...
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Three NIR datasets and three variable selection methods including two widely-used methods (competitive adaptive reweighted sampling, CARS and genetic algorithm-interval partial least squares, GA–...
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深度学习神经网络(英文版PDF教程）
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（含源码及报告）本程序分析了自2014年到2020年每年我国原油加工的产量，并且分析了2019年全国各地区原油加工量，含饼状图，柱状图，折线图，数据在地图上显示。运行本程序需要requests、bs4、csv、pandas、matplotlib、pyecharts库的支持，如果缺少某库请自行安装后再运行。文件含2个excel表，4个csv文件以及一个名字为render的html文件（需要用浏览器打
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