一种非负稀疏近邻表示的多标签学习算法

针对训练数据中的非线性流形结构以及基于稀疏表示的多标签分类中判别信息丢失严重的问题,该文提出一种非负稀疏近邻表示的多标签学习算法。首先找到待测试样本每个标签类上的k-近邻,然后基于LASSO稀疏最小化方法,对待测试样本进行非负稀疏线性重构,得到稀疏的非负重构系数。再根据重构误差计算待测试样本对每个类别的隶属度,最后实现多标签数据分类。实验结果表明所提出的方法比经典的多标签k近邻分类(ML-KNN)和稀疏表示的多标记学习算法(ML-SRC)方法性能更优。     

基于BIM技术的信息化协同与管理

目前,建筑企业积极开展探索"互联网+"形势下管理、生产的新模式,深入研究BIM、物联网等技术的创新应用,创新商业模式,增强核心竞争力,实现跨越式发展。从建设方角度出发,对项目在设计及施工阶段基于BIM技术的信息化协同与管理等应用进行了分析与探讨,为类似工程提供借鉴。     

湿热环境下泡桐木复合材料夹芯结构Ⅰ型界面剥离试验研究

采用人工加速老化的方法模拟湿热环境,通过泡桐木玻璃纤维增强复合材料夹芯结构的双悬臂梁拉伸剥离试验,研究湿热环境对玻璃纤维增强复合材料(GFRP)面板和泡桐木芯材的粘结性能的影响。试验结果表明,90 d湿热加速老化后泡桐木复合材料夹芯结构的能量释放率下降了32.3%,芯材泡桐木顺纹抗拉强度下降了11.6%,GFRP面板拉伸模量下降了11.0%。     

湿热环境下泡沫复合材料夹芯板的Ⅱ型界面剥离

本文通过端部切口弯曲试验(ENF)对湿热老化后泡沫复合材料夹芯板Ⅱ型界面剥离进行研究。测定了湿热老化前后玻璃纤维增强复合材料面板、聚氨酯泡沫芯材的抗压强度和压缩模量。结果表明,由于后固化作用,GFRP面板抗压强度、压缩模量先增大后减小;聚氨酯泡沫芯材的抗压强度、压缩模量先减小后趋于稳定。Ⅱ型临界能量释放率(Gc)随着老化时间的增加呈现下降趋势。湿热老化90天后,Gc下降26.68%。