【摘 要】
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针对传统边坡稳定性分级方法存在信息丢失、忽略不确定性的不足,提出了一种基于相似性度量下的聚类分析智能方法.该方法克服了以往智能方法中普遍存在的计算量大、计算过程繁
【机 构】
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绍兴文理学院土木工程学院,绍兴文理学院机械与电气工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61703280）
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针对传统边坡稳定性分级方法存在信息丢失、忽略不确定性的不足,提出了一种基于相似性度量下的聚类分析智能方法.该方法克服了以往智能方法中普遍存在的计算量大、计算过程繁琐以及精度不高等困难并在浙江省内进行实例验证.在采集到实际边坡数据后,通过简单的基于距离的相似性度量公式构建相似度量矩阵,经过一系列变换后求得相应的等效相似矩阵,在该矩阵的基础上进行聚类分析,使得各个样本相互分离成不同组群,达到较好的分类效果.例证结果表明该方法的可行、有效,也为边坡稳定性等级划分提供了一种科学依据.
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