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摘要：本发明公开了一种优化载荷样本点空间布局的抽样方法，涉及随机抽样技术领域，解决了载荷样本点空间分布不够均匀的技术问题，其技术方案要点是考虑了所有最小距离的方差，能够跳出局部最优的缺陷，实现载荷样本空间的均匀分布，为后续拟合计算提供合理的样本点；在高维的算法上，采用逐阶优化的思想，保证了在增加载荷变量的情况下，无需重新进行载荷样本点的抽取，保留了原先载荷数据的有效性，节约了计算时间；为高效的解决载荷不确定性样本抽取的问题提供了方法，具有实际的工程意义。
主权项：1.一种优化载荷样本点空间布局的抽样方法，其特征在于，包括：S1：对载荷变量的累积分布函数取值进行分层随机抽样，得到累积分布概率值；S2：对所述累积分布函数取反函数并代入所述累积分布概率值，得到对应的第一载荷样本点组合；S3：计算所述第一载荷样本点组合中每个载荷样本点与其余载荷样本点的最小距离，计算全部载荷样本点的最小距离的方差；S4：调整所述第一载荷样本点组合中的部分样本数据组合以减小所述方差，直至全部载荷样本点的最小距离的方差不能再减小，则得到空间布局最优的载荷样本点组合；其中，所述步骤S2包括：xi＝F-1Pix其中，xi表示第i个载荷样本点的样本值，i∈[1，n]，n表示载荷样本点的总数，则全部的xi构成所述第一载荷样本点组合；F-1表示累积分布函数的反函数；所述步骤S3包括：S31：计算所述第一载荷样本点组合中每个载荷样本点距离其余载荷样本点的最小距离，包括： di＝mindij其中，dij表示载荷样本点i和载荷样本点j之间的距离，i∈[1，n]，j∈[1，n]，且i≠j；l表示样本维度，这里l＝2；di表示第i个载荷样本点与其余n-1个载荷样本点之间的最小距离；S32：计算全部载荷样本点的最小距离的方差为： 其中，Vard表示所有最小距离的方差，表示最小距离的平均值。
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百度查询： 东南大学 优化载荷样本点空间布局的抽样方法
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