面向时间相关可靠性评估的自适应代理模型结合随机配置网络与Kriging策略，实现了对强非线性系统的高效高精度分析。
Liu, Huizhen · Li, Shangjie · 黄贤振
Probabilistic Engineering Mechanics 2023
随机配置网络对强非线性系统具有准确的逼近能力，能够克服传统时变可靠性计算方法精度低的问题。
随机配置网络学习效率高，且采用自适应更新策略，在满足置信度目标的同时减少模型评估次数，提高计算效率。
随机配置网络擅长处理强非线性系统，因此该方法特别适用于工程中具有强非线性特征的时变可靠性问题。