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摘要
建立典型集装箱船舱段结构参数化有限元模型，基于SMOTE过采样算法，增加样本数据中失效面附近样本点的数量，分别采用BP神经网络、径向基神经网络以及支持向量机三种代理模型技术，结合十折交叉验证法调试模型参数以提高模型的泛化能力，完成构建船体舱段结构极限状态代理模型并对其进行测试与分析，获得了效果与泛化能力均较为优良的船体结构极限状态高精度代理模型.结果表明：经SMOTE算法处理的样本数据结合BP神经网络代理模型技术，能够在不增加有限元计算任务量的同时提高船体结构极限状态代理模型的精度.
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