多标记分类和标记相关性的联合学习

提出了多标记分类和标记相关性的联合学习(JMLLC),在JMLLC中,构建了基于类别标记变量的有向条件依赖网络,这样不仅使得标记分类器之间可以联合学习,从而增强各个标记分类器的学习效果,而且标记分类器和标记相关性可以联合学习,从而使得学习得到的标记相关性更为准确.通过采用两种不同的损失函数:logistic回归和最小二乘,分别提出了JMLLC-LR(JMLLC with logistic regression)和JMLLC-LS(JMLLC with least squares),并都拓展到再生核希尔伯特空间中.最后采用交替求解的方法求解JMLLC-LR和JMLLC-LS.在20个基准数据集上基于5种不同的评价准则的实验结果表明,JMLLC优于已提出的多标记学习算法.     

合理调整施工顺序对钢-混凝土组合梁桥内力的影响

本文介绍了钢-混凝土组合梁桥的受力特点,并根据竹溪大道-民族大道立交钢-混凝土组合梁桥的设计情况,对通过调整施工顺序来对弯矩进行合理分配的方法进行了论述。     

竹溪大道-民族大道立交桥梁设计

简要介绍竹溪大道-民族大道立交桥梁设计概况及技术设计,综述立交桥的总体设计及各种上部结构型式在弯桥中应用前景,并结合作者对此次立交桥的设计提出了一些立交桥设计中应注意的问题及解决方法,对设计人员今后的立交桥设计有一定的借鉴作用。