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提出通过人工神经网络拟合极限状态函数的方法来解决结构可靠性问题。根据多层神经网络映射存在定理，对于任何在闭区间内的一个连续函数都可以用含有一个隐含层的BP网络来逼近。应用此定理，通过人工神经网络拟合极限状态方程，借助神经网络的函数映射关系产生大量的极限状态函数值，作为下一步的分析数据。此过程并不像Monte Carlo法时每一点都做确定性计算，因而达到减少计算工作量的目的。该方法仅采用Monte Carlo法随机抽样的思路，对大范围的数据进行概率分析，通过概率分析得到极限状态函数值的均值和标准差，以便求得