为有效避免结构系统可靠度计算过程中复杂的约界分析处理，针对系统可靠度问题多失效模式的固有特点，引入了系统极限状态曲面的概念，并利用支持向量分类算法（support vector classification, SVC）对该失效曲面进行了直接重构。在此基础上，结合LHS（Latin hypercube sampling）抽样迁移策略，提出了计算结构系统可靠度的SVC抽样迁移算法。通过对比分析两个典型算例表明：本文算法具有较高的抽样效率和收敛性能，与传统Monte Carlo法相比，其抽样工作量减少87%，计
