[发明专利]采用改进差分进化马尔科夫链的有限元模型修正方法

权利要求书

1.一种采用改进差分进化马尔科夫链的有限元模型修正方法，其特征在于：包括如下步骤：

步骤一：构建有限元模型，设定有限元模型的基本参数；

步骤二：引入随机比例因子和随机向量；

步骤三：利用定向差分方式选取候选样本；

步骤四：计算后验样本接收概率，判断样本带宽是否小于设定阈值；若是，执行步骤五；若否，则执行步骤三；

步骤五：则利用随机差分方式从候选样本中随机抽取样本；

步骤六：计算后验样本接收概率，判断是否满足迭代终止条件；若否，则执行步骤五；若是，则修正有限元模型的特征值。

2.根据权利要求1所述采用改进差分进化马尔科夫链的有限元模型修正方法，其特征在于：随机比例因子为：

其中，γ_d*表示比例因子，t表示迭代步长，d*表示参数维度。

3.根据权利要求1所述采用改进差分进化马尔科夫链的有限元模型修正方法，其特征在于：随机向量为：

其中，c*表示正态分布的方差，t表示当前迭代步数，T表示预设的最大迭代步数。

4.根据权利要求1所述采用改进差分进化马尔科夫链的有限元模型修正方法，其特征在于：定向差分方式表示为：

其中，表示第t迭代步新生成的候选样本；A表示子空间序号索引向量；表示第t-1迭代步最优子空间样本值；表示第t-1迭代步的候选样本；表示第t-1迭代步子空间的候选样本；d*表示参数维数，γ_d*表示随机比例因子，e_d*表示从正态分布N(0,c*)中随机抽取的d*维向量；c*表示随机向量。

5.根据权利要求1所述采用改进差分进化马尔科夫链的有限元模型修正方法，其特征在于：随机差分方式表示为：

其中，表示第t-1迭代步的候选样本；表示从第t-1迭代步随机抽取的两个样本，其中j,k∈{1,2,…,N}且j≠k，N表示初始马尔科夫链的条数；表示随机比例因子；d*表示参数维数；e_d*表示从正态分布N(0,c*)中随机抽取的d*维向量，c*表示随机向量。