基于一种改进K-means聚类方法的岩体结构面优势分组研究

基于一种改进K-means聚类方法的岩体结构面优势分组研究

论文摘要

根据结构面的特征,对结构面进行划分类别是研究岩体力学性质的基本方法。本文基于结构面产状双要素倾向、倾角,主要采用K-means算法进行聚类分析。但由于K-means算法存在需要事先给定聚类中心及分组数的缺陷,因此考虑采用Canopy算法作为正式聚类分组前的预处理手段,缩小了K-means算法的迭代范围,提高了算法精度,同时也弥补了算法中受人为因素影响较大的缺点,为岩体结构面的划分提供了一个新思路。

论文目录

  • 1 数学模型建立
  •   1.1 结构面产状数据预处理
  •   1.2 相似性度量
  •   1.3 改进K-means算法原理
  •   1.4 算法可行性检验
  • 2 工程实例
  • 3 结语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 徐倚晴,郝朝阳,权雪瑞

    关键词: 优势分组

    来源: 世界有色金属 2019年21期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅰ辑,经济与管理科学,基础科学,工程科技Ⅱ辑

    专业: 地质学,建筑科学与工程

    单位: 吉林省长春市朝阳区吉林大学朝阳校区

    分类号: TU45

    页码: 288-289

    总页数: 2

    文件大小: 2899K

    下载量: 97

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