改进遗传算法和支持向量机的岩体结构面聚类分析OA北大核心CSCDCSTPCD
Application of improved genetic algorithm and support vector machine to clustering analysis of rock mass structural plane
岩体结构面控制着岩质边坡和地下洞室等岩体工程的稳定性,在岩体力学及水力学分析中起到关键作用.为对岩体结构面进行合理分组,精确地模拟岩体结构面网络的分布,提出一种融合改进遗传算法和支持向量机的聚类方法.首先,根据岩体结构面产状信息建立结构面分组的数学模型,采用改进的遗传算法计算结构面样本的全局最优聚类中心,再以聚类中心为训练样本,利用支持向量机方法将结构面样本进行完全划分.通过随机产生的结构面数据以及实际工程的运用表明,遗传-支持向量机聚类算法对岩…查看全部>>
李宁;王李管;贾明涛;陈建宏;谭正华
中南大学资源与安全工程学院,长沙410083中南大学数字矿山研究中心,长沙410083中南大学资源与安全工程学院,长沙410083中南大学数字矿山研究中心,长沙410083中南大学资源与安全工程学院,长沙410083
建筑与水利
结构面聚类分析改进遗传算法支持向量机(SVM)优势产状
clustering analysis of structural plane improved genetic algorithm support vector machine (SVM) dominant orientation
《岩土力学》 2014 (z2)
地下金属矿采掘计划可视化优化方法与技术研究
405-411,7
中国高技术研究发展计划(“863”计划)项目(No.2011AA060407)国家自然科学基金(No.51374242)湖南省自然科学基金(No.14JJ3077)国家留学基金委(201306370143).
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