[讨论]如何获得结构隐式功能函数的近似表达式?

icepoint

学了一些新的东西‘支持向量机、刘维尔、概率密度演化’；
虽然是工程应用，但是能够有严谨的数学演绎理论，计算精度就会提高；
很多情况下可靠度的获得都是经过了一两次甚至多次近似才得到的。
以上方法都是在功能函数已知的条件下进行的（请教说法是否正确），
然后才应用各种数学方法获得功能函数的概率密度函数。

jieli

功能函数应该是已知的，不然何谓“功能“？，只不过是显式或隐式表达而已。

likuiming

可靠度的计算采用首次超越和疲劳破坏的较多。

飞天一笑

现在有人通过径向基函数的方法近似的表达一个隐式的函数!
效果还很不错!

jieli

其实，Kriging技术及神经网络都是基于径向基函数的方法。

mjhzhjg

Kriging（克里金插值法）
克里金法是一种在许多领域都很有用的地质统计格网化方法。克里金法试图那样表示隐含在你的数据中的趋势，例如，高点会是沿一个脊连接，而不是被牛眼形等值线所孤立。
克里金法中包含了几个因子：变化图模型，漂移类型 和矿块效应。