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基于范例推理的边坡稳定性智能评价方法研究
被引：3
作者：
刘沐宇
机构：
[1] 武汉理工大学土木工程与建筑学院武汉
来源：
关键词：
边坡;
边坡稳定性;
综合评价;
不确定性;
证据理论;
未确知性;
信度;
信度函数;
可拓学;
物元;
范例推理;
模糊相似优先;
粗糙集;
约简;
D O I：
暂无
中图分类号：
TU452 [岩体力学性质及应力理论分析];
学科分类号：
0801 ;
080104 ;
0815 ;
摘要：
博士学位论文摘要 随着我国国民经济的快速发展和国家对基础设施建设投入的不断扩大,在铁路、交通、能源、矿山、水利水电等工程领域逐步形成了越来越多的高陡边坡和深凹边坡,如何安全、可靠、有效地分析与评价边坡的稳定性具有重大的理论和现实意义。然而,边坡稳定性分析与评价中存在大量的主观和客观上的不确定性问题,严重地削弱了边坡稳定性分析方法的可靠性、有效性以及实用性。突破传统的确定论的思维方式,在边坡稳定性分析中充分考虑由各种因素所引起的不确定性是边坡稳定性研究的发展趋势。同时,充分挖掘和利用大量的、其稳定性状况已经被研究清楚的边坡的成功经验,无疑有着重要的实际意义。 本文系统、深入地研究了边坡稳定性分析中存在的不确定性问题,详细地分析了当前边坡稳定性不确定性分析方法中存在的问题与不足,重点对边坡稳定性分析中的未确知性进行了全面深入的探讨,首次提出了基于证据理论的岩体力学参数D-S信息融合方法和基于可拓学理论的边坡稳定性评价方法。并根据人工智能中的范例推理原理,首次提出了基于范例推理的边坡稳定性智能评价方法。同时,对粗糙集理论在边坡稳定性分析与评价中的应用进行了初步分析。按照研究的内容和论文的章节顺序,所取得的具体成果有: (1) 简要地介绍
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页数：2
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