LR-BCA: Label Ranking for Bridge Condition Assessment
LR-BCA: Label Ranking for Bridge Condition Assessment
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LR-BCA：桥梁状况评估标签排名
DOI：
10.1109/access.2020.3048419
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发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
3.9
通讯作者：
谢发翔
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
王凯;阮彤;谢发翔
桥梁状态评估在现代桥梁管理中起着重要的作用。现有的评估方法费时、费力且容易出错。利用机器学习进行BCA可以有效地解决上述问题。然而，在这方面，
Bridge condition assessment (BCA) plays an important role in modern bridge management. Existing assessment methods are time-consuming, labor-intensive and error-prone. The use of machine learning for BCA can effectively solve the above problems. However,
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DOI：
10.3233/978-1-60750-606-5-1105
发表时间：
2010-08
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Borut Sluban;D. Gamberger;N. Lavrač
通讯作者：
Borut Sluban;D. Gamberger;N. Lavrač
影响因子：
6
作者：
Maryam Sabzevari;Gonzalo Martínez-Muñoz;A. Suárez
通讯作者：
Maryam Sabzevari;Gonzalo Martínez-Muñoz;A. Suárez
DOI：
10.1061/(asce)co.1943-7862.0000430
发表时间：
2012-03
期刊：
Journal of Construction Engineering and Management-asce
影响因子：
--
作者：
K. Jain;B. Bhattacharjee
通讯作者：
K. Jain;B. Bhattacharjee
DOI：
--
发表时间：
1992-10
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
J. R. Quinlan
通讯作者：
J. R. Quinlan
DOI：
10.3233/jifs-190261
发表时间：
2019
期刊：
J. Intell. Fuzzy Syst.
影响因子：
--
作者：
B. Zerhari;A. A. Lahcen-A.;S. Mouline
通讯作者：
B. Zerhari;A. A. Lahcen-A.;S. Mouline