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Machine learning-based system reliability analysis with Gaussian Process Regression

计算机科学 可靠性(半导体) 克里金 回归分析 机器学习 人工智能 过程(计算) 高斯过程 回归 可靠性工程 统计 高斯分布 数学 工程类 物理 程序设计语言 功率(物理) 量子力学
作者
Lisang Zhou,Ziqian Luo,Xueting Pan
出处
期刊:Cornell University - arXiv
标识
DOI:10.48550/arxiv.2403.11125
摘要

Machine learning-based reliability analysis methods have shown great advancements for their computational efficiency and accuracy. Recently, many efficient learning strategies have been proposed to enhance the computational performance. However, few of them explores the theoretical optimal learning strategy. In this article, we propose several theorems that facilitates such exploration. Specifically, cases that considering and neglecting the correlations among the candidate design samples are well elaborated. Moreover, we prove that the well-known U learning function can be reformulated to the optimal learning function for the case neglecting the Kriging correlation. In addition, the theoretical optimal learning strategy for sequential multiple training samples enrichment is also mathematically explored through the Bayesian estimate with the corresponding lost functions. Simulation results show that the optimal learning strategy considering the Kriging correlation works better than that neglecting the Kriging correlation and other state-of-the art learning functions from the literatures in terms of the reduction of number of evaluations of performance function. However, the implementation needs to investigate very large computational resource.
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