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基于凝聚层次聚类分析法的岩体随机结构面产状优势分组 被引量：26
1
作者 张奇 王清 +2 位作者 阙金声 李严严 宋盛渊 《岩土工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第8期1432-1437,共6页
在岩体斜坡稳定性分析和岩体水力学分析中,岩体随机结构面的优势分组是一项十分重要的内容。提出一种基于凝聚层次聚类分析的岩体随机结构面产状优势分组的新方法,这种方法的优点在于事先无需确定聚类中心,在分类结果生成后还可明显剔... 在岩体斜坡稳定性分析和岩体水力学分析中,岩体随机结构面的优势分组是一项十分重要的内容。提出一种基于凝聚层次聚类分析的岩体随机结构面产状优势分组的新方法,这种方法的优点在于事先无需确定聚类中心,在分类结果生成后还可明显剔除数据的孤点与野值。应用人工随机生成的结构面产状数据对这种新方法和模糊C均值法进行了对比验证。结果表明,凝聚层次聚类分析法不仅在无孤值点的情况下分组结果优于模糊C均值算法,而且还可以有效地剔除孤值点对于分组结果的不利影响。最后将这种方法应用于松塔水电站坝肩结构面优势分组中,同样得到了比较满意的结果。 展开更多
关键词 结构面 优势分组 凝聚层次聚类 模糊C均值
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模拟退火聚类算法在结构面产状分组中的应用 被引量：7
2
作者 王述红 朱宝强 王鹏宇 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第9期1328-1333,共6页
鉴于以往的结构面产状分组方法常存在算法复杂、聚类精度差及分组效率低的不足,提出了一种新型的融合模拟退火算法及K-means聚类(SAK)的结构面分组算法,该算法简单易实现.利用模拟退火算法的退火原理,对K-means算法聚类的结构面分组结... 鉴于以往的结构面产状分组方法常存在算法复杂、聚类精度差及分组效率低的不足,提出了一种新型的融合模拟退火算法及K-means聚类(SAK)的结构面分组算法,该算法简单易实现.利用模拟退火算法的退火原理,对K-means算法聚类的结构面分组结果进行优化,以期克服K-means算法易受初始聚类中心影响的缺陷.计算机模拟生成的结构面数据的分析表明,所提方法相较于传统K-means算法具有明显优势.将该方法应用于重庆市三环高速公路兴隆隧道实测结构面的分组中,并与已有方法进行对比.结果表明:该方法不仅聚类精度高,而且迭代速度也较快,具有较强的工程实用性. 展开更多
关键词 岩体 结构面产状 优势分组 模拟退火算法 K-MEANS聚类
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基于主成分分析的多参数岩体结构面优势分组方法研究 被引量：5
3
作者 董福瑞 王述红 侯钦宽 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第9期2457-2470,共14页
对赋存于岩体内的结构面进行统计分析、分组聚类,是进行岩体工程稳定性分析的基础。考虑到结构面的力学和水力学性质受产状、迹长、张开度、粗糙度和充填状态等诸多因素共同影响,提出一种基于主成分分析的多参数岩体结构面优势分组方法... 对赋存于岩体内的结构面进行统计分析、分组聚类,是进行岩体工程稳定性分析的基础。考虑到结构面的力学和水力学性质受产状、迹长、张开度、粗糙度和充填状态等诸多因素共同影响,提出一种基于主成分分析的多参数岩体结构面优势分组方法。首先,利用主成分分析法选取多参数岩体结构面优势分组的判据,并计算其参与相似性度量的权重值。进而,基于退火遗传算法搜寻模糊C均值聚类算法的全局最优初始聚类中心。最后,以待分组结构面与聚类中心的距离加权和最小的方式建立目标函数,实现多参数岩体结构面优势分组。对计算机模拟的200个结构面进行多参数优势分组并与其他方法对比,计算结果表明,该方法具有较高的分组精度。将该方法用于重庆市三环高速花阳隧道实测结构面多参数优势分组中,分组结果合理、可靠,进一步验证了该方法具有较好的工程应用价值。 展开更多
关键词 岩体结构面 优势分组 主成分分析 退火遗传算法 聚类分析
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基于K近邻改进密度峰值聚类分析法的岩体结构面产状优势分组 被引量：6
4
作者 伏坤 王珣 +2 位作者 刘勇 李刚 徐鑫 《水利水电技术》 北大核心 2019年第11期124-130,共7页
为了研究结构面对岩体稳定性的影响,需要清楚岩体结构面的发育规律。传统玫瑰花图、极点图和等密度图等岩体结构面产状优势分组方法较为粗糙,主观因素影响较大,而采用K均值聚类算法、FCM模糊聚类算法则可以得到较为准确的分组结果,但须... 为了研究结构面对岩体稳定性的影响,需要清楚岩体结构面的发育规律。传统玫瑰花图、极点图和等密度图等岩体结构面产状优势分组方法较为粗糙,主观因素影响较大,而采用K均值聚类算法、FCM模糊聚类算法则可以得到较为准确的分组结果,但须事先指定聚类数量及初始聚类中心。初始划分对分组结果影响较大,因此提出一种基于K近邻改进密度峰值聚类分析法的岩体结构面产状优势分组的新方法,该方法优点在于无需迭代过程、计算速度快、可自动探测聚类中心数量,并可通过自动计算岩体结构面局部密度大小和聚类中心距离更加准确地确定聚类中心,实现结构面产状的合理划分。通过应用计算机模拟生成的结构面产状数据进行产状优势分组,验证了该方法的准确性和可靠性。最后将这种方法应用于怒江松塔水电站坝址区实测的结构面产状优势分组中,得到了较为符合实际的分组结果。 展开更多
关键词 岩石力学 结构面 优势分组 K近邻 密度峰值聚类
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基于粗糙集理论的岩体结构面模糊C均值聚类分析 被引量：5
5
作者 秦胜伍 陈骏骏 +4 位作者 陈剑平 韩旭东 张文 翟健健 刘绪 《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第9期3125-3130,共6页
基于在利用模糊C均值聚类算法对岩体结构面产状进行优势分组时,需要人为确定分组数和初始聚类中心,在迭代过程中容易陷入局部最优解的问题,通过改进聚类中心的算法,提出一种基于粗糙集的模糊C均值聚类算法,以优化迭代过程,并通过对比多... 基于在利用模糊C均值聚类算法对岩体结构面产状进行优势分组时,需要人为确定分组数和初始聚类中心,在迭代过程中容易陷入局部最优解的问题,通过改进聚类中心的算法,提出一种基于粗糙集的模糊C均值聚类算法,以优化迭代过程,并通过对比多项聚类有效性检验参数,确定最优聚类分组情况。最后采用模糊C均值聚类算法和改进后的算法对浙江白鹤隧道左洞测得的结构面产状进行优势分组并对比。计算结果表明,本文所提出的方法聚类效果明显优于模糊C均值聚类算法。 展开更多
关键词 结构面 粗糙集 优势分组 模糊C均值聚类 聚类中心 有效性检验
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岩体结构面产状改进的K均值聚类分析 被引量：3
6
作者 李继明 《长江科学院院报》 CSCD 北大核心 2012年第9期49-52,共4页
岩体结构面产状的优势分组是进行岩体工程稳定性评价的基础,极点等密度图、走向玫瑰花图等传统方法比较粗糙,只能给出优势组数,无法准确地给出每一组结构面的优势产状。为弥补传统方法的缺点,采用改进的K均值聚类算法,以结构面的单位法... 岩体结构面产状的优势分组是进行岩体工程稳定性评价的基础,极点等密度图、走向玫瑰花图等传统方法比较粗糙,只能给出优势组数,无法准确地给出每一组结构面的优势产状。为弥补传统方法的缺点,采用改进的K均值聚类算法,以结构面的单位法向量表示其产状,以结构面之间所夹锐角对结构面产状进行分类判定。将该方法应用于某采石场岩质边坡结构面优势产状的分析中,结果表明:采用改进的K均值聚类分析方法结果可靠,分类合理,可以准确确定结构面的优势产状。 展开更多
关键词 岩体 结构面产状 优势分组 K均值聚类
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基于竞争性神经网络在岩质边坡参数随机结构面优势分组中的应用 被引量：2
7
作者 姚文生 《矿产与地质》 2021年第4期799-804,共6页
优势分组是岩体裂隙性质初步分析的关键。传统上一般仅采用倾向与倾角对优势分组进行确定,考虑因素单一,不能充分反映裂隙迹长等的差异。由此全面参照裂隙的属性特征(倾向、倾角、迹长、宽度与形状)以进行优势分组的综合划分。考虑上述... 优势分组是岩体裂隙性质初步分析的关键。传统上一般仅采用倾向与倾角对优势分组进行确定,考虑因素单一,不能充分反映裂隙迹长等的差异。由此全面参照裂隙的属性特征(倾向、倾角、迹长、宽度与形状)以进行优势分组的综合划分。考虑上述基本参数,利用竞争型神经网络方法实现了随机结构面的优势划分,更加确切的体现了结构面分布的空间特征与整体优势。为验证分组结果的正确性,进一步采用神经网络模式识别的非线性方法验证了分组结果的精确程度。 展开更多
关键词 岩质边坡 竞争性神经网络 结构面 多参数 优势分组
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基于一种改进K-means聚类方法的岩体结构面优势分组研究 被引量：1
8
作者 徐倚晴 郝朝阳 权雪瑞 《世界有色金属》 2019年第21期288-289,共2页
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... 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。 展开更多
关键词 CANOPY K-MEANS 优势分组
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基于变尺度混沌优化算法的山体震裂缝多参数优势分组研究 被引量：1
9
作者 陈占岺 徐佩华 +1 位作者 李鹏飞 冷冠军 《路基工程》 2016年第4期6-10,共5页
以云南省牛栏江红石岩堰塞湖永久性整治工程为依托,采用基于变尺度混沌优化算法的山体震裂缝多参数优势分组方法,考虑山体震裂缝的走向,长度,宽度,深度,充填物性质和充填度6个重要参数,通过度量震裂缝之间的相似性建立目标函数,运用变... 以云南省牛栏江红石岩堰塞湖永久性整治工程为依托,采用基于变尺度混沌优化算法的山体震裂缝多参数优势分组方法,考虑山体震裂缝的走向,长度,宽度,深度,充填物性质和充填度6个重要参数,通过度量震裂缝之间的相似性建立目标函数,运用变尺度混沌优化算法搜索目标函数的最优解来确定聚类中心,对库区右岸王家坡潜在不稳定震裂山体上的82条震裂缝进行了研究。研究结果表明:运用此算法可以快速将具有多参数相似性的震裂缝划分为组,优化了传统的依据震裂缝的产状数据和现场调查资料定性分析的分组方法。通过对现场震裂缝资料反复核对,验证了计算方法的准确性。 展开更多
关键词 震裂缝 多参数 优势分组 聚类方法 混沌优化
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