欧美综合自拍亚洲综合图片区-久久午夜福利无码1000合集-99热成人-法国意大利性经典xxxxx-日本香港三级亚洲三级-亚洲欧美精品水蜜桃-日产有线一区2区三区-丝袜美腿精品国产一区-欧美一级免费大片-日韩欧美有码-找国产毛片看-在线播放免费人成动漫视频-少妇愉情理伦片丰满丰满-毛茸茸性xxxx毛茸茸毛茸茸-自拍偷亚洲产在线观看

對輸入特征不進行降維時，所提的高效地震易損性分析方法會過早收斂，導致計算精度降低；當用于所提的高效地震易損性分析方法時，核主成分分析（KPCA）和局部線性嵌入（LLE）技術相比較于其他降維技術有明顯的優勢；采用所提方法進行結構地震易損性分析，在不損失計算精度的同時計算效率可以提升將近一倍。

該成果發表在地震工程國際期刊《Earthquake Engineering and Structural Dynamics》（Jinjun Hu*, Bali Liu*, Lili Xie. An unsupervised machine learning based ground motion selection method for computationally efficient estimation of seismic fragility. Earthquake Engineering and Structural Dynamics, 2022. DOI: 10.1002/eqe.3793）（IF：4.060，*通訊作者）

圖1 方法實現流程圖

圖2 本征維數的影響

圖3 收斂誤差的影響

圖4 有效性驗證