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提出了一种利用决策树建立经验模型进行系统可靠性的Monte-Carlo仿真评估的新方法。主要思想是通过在一个有限数据集上训练决策树得到一种计算较简单的快速评估算法,用以近似替代以往复杂费时的评估函数(EF)方法。实例计算结果表明,利用这种方法,仅需要少量的信息训练决策树就能得到对系统可靠性作出较好的估计。