基于神经网络的复杂系统可靠性精确分配模型
针对复杂系统可靠性分配中的关键问题和难点，提出了一种基于神经网络的采用逆向思维进行复杂系统可靠性分配的方法。利用误差反向传播的改进算法，以系统可靠度和各子系统自身约束条件为网络输入，以各子系统可靠度相互比例为网络输出，对样本数据进行训练。借用神经网络中的权值和阈值，反映了不同系统可靠度及对应各子系统自身约束条件下，各个子系统可靠性之间的相互关系，从而得到子系统可靠性分配权重，实现对复杂系统可靠性进行精确分配。
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