論文の概要: Machine learning-based system reliability analysis with Gaussian Process Regression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.11125v2
• Date: Sat, 20 Apr 2024 15:07:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-23 23:14:33.796954
• Title: Machine learning-based system reliability analysis with Gaussian Process Regression
• Title（参考訳）: ガウス過程回帰を用いた機械学習に基づくシステムの信頼性解析
• Authors: Lisang Zhou, Ziqian Luo, Xueting Pan,
• Abstract要約: このような探索を容易にするいくつかの定理を提案する。 候補設計サンプル間の相関を考慮・無視する事例については, 精巧に考察した。 我々は、Kriging相関を無視する場合に、よく知られたU学習関数を最適な学習関数に再構成できることを証明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0445957451908694
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: 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.
• Abstract（参考訳）: 機械学習に基づく信頼性解析手法は、その計算効率と精度に大きな進歩を示した。 近年,計算性能を向上させるために,多くの効率的な学習戦略が提案されている。 しかし、理論的最適学習戦略を探求する者はほとんどいない。 本稿では,そのような探索を容易にするいくつかの定理を提案する。 具体的には, 候補設計サンプル間の相関を考慮し, 無視する事例について詳しく述べる。 さらに、Kriging相関を無視するケースに対して、よく知られたU学習関数を最適な学習関数に再構成できることを証明した。 さらに、逐次多重訓練サンプル濃縮の理論的最適学習戦略についても、ベイズ推定とそれに対応する損失関数を用いて数学的に検討する。 シミュレーションの結果,Krigingの相関性を考慮した最適学習戦略は,性能関数の評価回数の削減の観点から,Krigingの相関性やその他の最先端の学習機能を文献から無視する手法よりも有効であることが示唆された。 しかし、この実装は非常に大きな計算資源を調査する必要がある。

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