| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 结构面优势组划分方法研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 结构面优势组划分方法概述及分析 | 第11-13页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第13-14页 |
| 第2章 岩体结构面划分基本理论和模糊聚类分析 | 第14-35页 |
| 2.1 数学模型的建立和赤平投影技术 | 第14-18页 |
| 2.1.1 结构面产状数据的空间表征方法 | 第14-15页 |
| 2.1.2 极射赤平投影技术原理 | 第15-17页 |
| 2.1.3 岩体结构面的极点分布图和等密度图 | 第17-18页 |
| 2.2 模糊C均值聚类算法 | 第18-27页 |
| 2.2.1 相似性度量 | 第18-20页 |
| 2.2.2 目标函数 | 第20-22页 |
| 2.2.3 模糊C均值聚类算法的原理 | 第22-27页 |
| 2.3 聚类的有效性研究 | 第27-33页 |
| 2.3.1 有效性指标 | 第28-31页 |
| 2.3.2 有效性指标适用性分析 | 第31-33页 |
| 2.4 本章小结 | 第33-35页 |
| 第3章 基于结构面划分的萤火虫模糊聚类方法 | 第35-54页 |
| 3.1 模糊加权指数的选取 | 第35-39页 |
| 3.1.1 模糊加权指数选择 | 第36-37页 |
| 3.1.2 实验分析 | 第37-39页 |
| 3.2 噪声数据的处理方法 | 第39-44页 |
| 3.2.1 可能性聚类算法及原理 | 第39-41页 |
| 3.2.2 剔除噪声数据的实现过程 | 第41-42页 |
| 3.2.3 剔除噪声数据方法的实验与分析 | 第42-44页 |
| 3.3 基于萤火虫算法的聚类分析方法 | 第44-51页 |
| 3.3.1 标准萤火虫算法 | 第44-46页 |
| 3.3.2 萤火虫聚类算法 | 第46-48页 |
| 3.3.3 萤火虫聚类算法参数设定 | 第48-51页 |
| 3.4 萤火虫模糊聚类方法的流程 | 第51页 |
| 3.5 本章小结 | 第51-54页 |
| 第4章 萤火虫模糊聚类方法的系统验证与工程应用 | 第54-74页 |
| 4.1 人工模拟结构面产状数据 | 第54-55页 |
| 4.2 萤火虫模糊聚类方法的系统验证 | 第55-62页 |
| 4.2.1 聚类性能检验 | 第56-60页 |
| 4.2.2 去噪性能检验 | 第60-62页 |
| 4.3 工程实例分析 | 第62-73页 |
| 4.3.1 San Manual铜矿岩体结构面优势组划分分析 | 第63-69页 |
| 4.3.2 张福山矿区结构面优势组划分 | 第69-73页 |
| 4.4 本章小结 | 第73-74页 |
| 结论 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |