基于框支网格式轻质墙板结构抗震性能试验,量化分析结构受力性能,并提出抗震设计建议.洞口侧构造柱的设置弥补了开洞造成的强度衰减,有利于提升墙体的安全储备能力,但加重了墙体后期破坏程度,同时降低其修复能力.斜交肋格的构造形式改变传力途径,使得墙体强度退化趋于均匀,结构具有更好的变形恢复能力,且明显减小墙体的破坏程度,但是整体安全储备能力改善不大.在工程设计方面,建议转换层初始刚度比取值范围大致在1.3~1.6,由于受力过程中结构转换层刚度比衰减较明显,在设计时初始刚度比可适当高些.结构在各个受力阶段的层间位移和层间转角值均在安全界限值以内,进一步说明结构具有较高的抗倒塌能力,耗能减震性能良好

针对单核学习支持向量机无法兼顾学习能力与泛化能力以及多核函数参数寻优问题，提出了一种基于群体智能优化的多核学习支持向量机算法。首先，研究了五种单核函数对支持向量机分类性能的影响，进一步提出具有全局性质的多项式核和局部性质的拉普拉斯核凸组合形式的多核学习支持向量机算法；其次，为增加粒子多样性及快速寻优，将粒子群优化算法引入了遗传算法中的杂交操作，并用此改进的群体智能优化算法对多核学习支持向量机进行参数寻优。最后，分别采用深度特征与手工特征作为识别算法的输入，研究表明采用深度特征优于手工特征。故本文采用深度特征作为多核学习支持向量机的输入，以交叉遗传与粒子群混合智能优化算法作为其寻优方式。实验选取合作医院数据集对所提算法进行训练并初步测试，进一步为了验证所提算法的泛化能力，选取公开数据集LUNA16进行测试。实验结果表明，本文算法易于跳出局部最优解，提升了算法的学习能力与泛化能力，具有较优的分类性能

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