【碩士】聚類挖掘研究及其在隧道病害評(píng)價(jià)中的應(yīng)用【2007】

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　　學(xué)科專業(yè)：系統(tǒng)分析與集成　　授予學(xué)位：工學(xué)碩士　　學(xué)位授予單位：北京交通大學(xué)　　學(xué)位年度： 2007年　　信息社會(huì)對(duì)海量數(shù)據(jù)的處理能力提出了更高的要求。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)伴隨著這種需求應(yīng)運(yùn)而生，已成為信息技術(shù)研究的熱點(diǎn)之一。而聚類挖掘是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中被廣泛采用的技術(shù)之一?！　”疚闹饕獙?duì)模糊聚類算法FCM進(jìn)行了改進(jìn)：結(jié)合競(jìng)爭(zhēng)聚類算法CA，健壯性算法NC和關(guān)系型聚類算法FRC，提出了新的目標(biāo)函數(shù)，并借鑒以上幾種算法的推導(dǎo)方法，推導(dǎo)出隸屬度的迭代公式。該算法具有以下特點(diǎn)：第一，通過(guò)競(jìng)爭(zhēng)因子，使大量的初始聚類逐漸退化到最佳數(shù)目的聚類，可以解決傳統(tǒng)算法由于缺乏先驗(yàn)知識(shí)而產(chǎn)生的聚類數(shù)目不合理的問(wèn)題；第二，通過(guò)引入噪聲類項(xiàng)，使得算法對(duì)孤立點(diǎn)有良好的適應(yīng)性，從而更加健壯：第三，在目標(biāo)函數(shù)中直接引入相異度函數(shù)，使得算法可以直接適用于非歐幾里德距離的關(guān)系數(shù)據(jù)。此外，在研究基于劃分的聚類算法的基礎(chǔ)上，對(duì)肛均值算法進(jìn)行改進(jìn)，提出PKM算法，通過(guò)計(jì)算機(jī)仿真驗(yàn)證了算法的優(yōu)越性?！　〗Y(jié)合隧道病害檢測(cè)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，提出了從預(yù)處理到評(píng)價(jià)的有效方法。首先，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，采用離散化和歸一化方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換，并給出數(shù)據(jù)的集成方法；隨后，針對(duì)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)，應(yīng)用病害數(shù)據(jù)相似(異)度的度量方法求解隧道之間的相異度；最后，采用改進(jìn)的模糊聚類算法以及瘸害等級(jí)評(píng)價(jià)方法，對(duì)758條隧道的病害檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析，得出聚類結(jié)果，并將結(jié)果按照嚴(yán)重程度劃分為四個(gè)等級(jí)，對(duì)應(yīng)病害的四種健康狀況。通過(guò)對(duì)病害狀況的初步分析，提出若干意見(jiàn)和建議，為隧道病害預(yù)防和整治提供有用參考?！　?

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