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基于粗糙集理論的巖體結構面模糊C均值聚類分析

發(fā)布時間:2018-02-28 09:56

  本文關鍵詞: 結構面 粗糙集 優(yōu)勢分組 模糊C均值聚類 聚類中心 有效性檢驗 出處:《中南大學學報(自然科學版)》2016年09期  論文類型:期刊論文


【摘要】:基于在利用模糊C均值聚類算法對巖體結構面產狀進行優(yōu)勢分組時,需要人為確定分組數和初始聚類中心,在迭代過程中容易陷入局部最優(yōu)解的問題,通過改進聚類中心的算法,提出一種基于粗糙集的模糊C均值聚類算法,以優(yōu)化迭代過程,并通過對比多項聚類有效性檢驗參數,確定最優(yōu)聚類分組情況。最后采用模糊C均值聚類算法和改進后的算法對浙江白鶴隧道左洞測得的結構面產狀進行優(yōu)勢分組并對比。計算結果表明,本文所提出的方法聚類效果明顯優(yōu)于模糊C均值聚類算法。
[Abstract]:Based on the problem that the number of groups and the initial cluster center need to be determined artificially when the fuzzy C-means clustering algorithm is used to group the occurrence of rock structure planes, the local optimal solution is easy to fall into in the iterative process. By improving the clustering center algorithm, a fuzzy C-means clustering algorithm based on rough set is proposed to optimize the iterative process. Finally, the fuzzy C-means clustering algorithm and the improved algorithm are used to group and compare the structural surface characteristics measured in the left hole of Baihe Tunnel in Zhejiang Province. The clustering effect of the proposed method is obviously better than that of the fuzzy C-means clustering algorithm.
【作者單位】: 吉林大學建設工程學院;
【基金】:國家自然科學基金青年基金資助項目(41202197);國家自然科學基金重點資助項目(41330636) 中國博士后科學基金資助項目(20100471265) 國土資源部公益性行業(yè)科研專項(201211095-6) 科技部國家重大儀器科學設備開發(fā)專項項目(2011YQ030133)~~
【分類號】:TU45

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