《表1 样本数据信息Tab.1 The information table of samples》

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《基于SMOTE算法的船舶结构可靠性优化设计》

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按照1.2节所述，在设计空间中生成均匀样本集，样本总数为200个，其中失效面附近的样本仅有14个（采样方式1）；使用SMOTE算法对失效面附近样本进行采样并扩充10倍，扩充后的总样本数为336个，失效面附近样本点占比从7%提升至41.67%（采样方式2）；而在试验空间内均匀生成总数为336的样本集，其失效面附近样本点占比仅为5.95%（采样方式3）.采用3种采样方式生成的样本数据信息如表1所示，对比发现，SMOTE算法能较好地对失效面附近的样本点进行补充，进而可以更好地实现BP神经网络模型对极限状态函数的高度近似.对应的样本点分布对比如图3所示.