简介： 本发明提供了一种基于二分类的边坡系统可靠度分析方法，涉及土质边坡可靠度分析领域，本发明提出了二分类方法BCM，它结合了一个嵌入有限差分程序FLAC的基于判断的强度折减法SRM和一个主动学习支持向量机ASVM来有效且准确地估计层状边坡系统失效概率；其中，基于判断的SRM用于识别边坡系统的稳定状态，而无需计算其精确的稳定性系数FS；然后依次采用改进的三西格玛3‑σ初始采样点策略和主动学习策略来逼近真实极限状态函数LSF，不断训练SVM分类器，利用当前训练的SVM分类器对具有大量样本的拉丁超立方抽样LHS进行失效概率评估，相比已有技术，大大提升了计算效率，同时保证了计算精度，具有较强的实践性。