《表6 训练后安全性评估模型》

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《考虑指标冗余性的火箭结构安全性评估方法》

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为了克服专家知识不确定性对模型评估精度的影响，基于P-CMA-ES算法，利用监测数据对模型进行训练。经过训练后，安全性评估模型如表6所示。训练前后，模型的评估结果如图2所示。优化的评估模型的MSE为0.0101，远远的低于安全性评估等级的均值0.5，因此精度较高。从图2可以得出，经过训练后，评估模型能够有效的对火箭结构安全性进行评估，评估精度有了较大的提高。