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介绍某电信微波发射塔工程的结构设计过程,着重结构计算难点的塔身和十字交叉托梁的设计与计算,具有一定的参考价值。 相似文献
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正则化属性选择算法减小噪音数据影响的效果不佳,而且样本空间的局部结构几乎没有被考虑,在将样本映射到属性子空间后,样本之间的联系与原空间不一致,导致数据挖掘算法的效果不能令人满意.提出一个抗噪音属性选择方法,可以有效地解决传统算法的这两个缺陷.该方法首先采用自步学习的训练方式,这不仅能大幅度降低离群点进入训练的可能性,而且有利于模型的快速收敛;然后,采用加入l2,1正则项的回归学习器进行嵌入式属性选择,兼顾“求得稀疏解”和“解决过拟合”,使模型更稳健;最后,融合局部保留投影的技术,将其投影矩阵转换成模型的回归参数矩阵,在属性选择的同时保持样本之间的原有局部结构.采用一系列基准数据集合测试该算法,在aCC和aRMSE上的实验结果,表明了该属性选择方法的有效性. 相似文献
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