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龙图腾网恭喜高速铁路建造技术国家工程研究中心;中南大学申请的专利基于深度生成网络的高铁桥梁可靠度计算重要抽样方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115964785B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211670970.3，技术领域涉及：G06F30/13；该发明授权基于深度生成网络的高铁桥梁可靠度计算重要抽样方法是由项正良;何旭辉设计研发完成，并于2022-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度生成网络的高铁桥梁可靠度计算重要抽样方法在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于深度生成网络的高铁桥梁可靠度计算重要抽样方法包括以下步骤：确定高铁桥梁随机参数的概率分布，随机抽样生成预定数量的训练样本；搭建可解释的深度生成网络抽样模型，定义深度生成网络的损失函数；训练可解释的深度生成网络和单调神经网络，并根据单调神经网络确定高斯分布抽样的阈值；对一维高斯分布进行抽样，筛选小于阈值的训练样本，得到第一输入样本，对多维高斯分布进行抽样，得到第二输入样本；将第一输入样本和第二输入样本合并为合成输入样本；将合成输入样本输入到可解释的深度生成网络模型，得到输出样本，根据随机参数的概率分布估计值计算输出样本的重要抽样密度，根据重要抽样密度计算高铁桥梁的可靠度。

本发明授权基于深度生成网络的高铁桥梁可靠度计算重要抽样方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度生成网络的高铁桥梁可靠度计算重要抽样方法，其特征在于，包括以下步骤：确定高铁桥梁随机参数的概率分布，并根据所述随机参数的概率分布进行随机抽样，生成预定数量的训练样本；所述随机参数包括桥梁几何尺寸、材料性能、外荷载、主梁弹性模量、桥塔弹性模量、车道均布荷载、拉索钢丝横截面积和拉索弹性模量；搭建可解释的深度生成网络抽样模型，所述深度生成网络抽样模型包括：深度生成网络和单调神经网络，并定义所述深度生成网络的损失函数；采用小批量随机梯度下降方法训练可解释的所述深度生成网络和所述单调神经网络，并根据所述单调神经网络确定高斯分布抽样的阈值；对一维高斯分布进行抽样，筛选小于所述阈值的所述训练样本，得到第一输入样本，对多维高斯分布进行抽样，得到第二输入样本，多维高斯分布的维数取D-1，其中D为所述随机参数的维数；将所述第一输入样本和所述第二输入样本合并为D维的合成输入样本；将所述合成输入样本输入到所述可解释的深度生成网络模型，得到输出样本，根据随机参数的概率分布估计值计算所述输出样本的重要抽样密度，采用重要抽样理论根据所述重要抽样密度计算高铁桥梁的可靠度。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人高速铁路建造技术国家工程研究中心;中南大学，其通讯地址为：410075 湖南省长沙市天心区韶山南路22号中南大学铁道学院；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。