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Failure Probability Estimation of Black-Box Autonomous Systems Based on State-Dependent Importance Sampling Proposals
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内容提要
本研究提出了一种自适应重要性采样算法，有效解决了安全关键自主系统中失效概率估计的问题，尤其在失效事件稀少的情况下，显著提高了估计精度，优于传统方法。
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关键要点
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本研究提出了一种自适应重要性采样算法。
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该算法有效解决了安全关键自主系统中失效概率估计的问题。
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在失效事件稀少的情况下，传统的估计方法如蒙特卡洛采样往往不够实用。
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算法通过最小化状态依赖提议分布与最优重要性采样分布之间的Kullback-Leibler散度，提高了估计精度。
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研究结果表明，该方法优于传统基线技术，具有广泛的应用潜力。
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