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基于粗糙集理论数据挖掘方法在边坡安全评价中的应用

第一章 绪论第1-15页
 1.1 引言第8-9页
 1.2 滑坡灾害安全评价在国内外研究现状第9-11页
  1.2.1 国外研究状况第9-10页
  1.2.2 国内研究状况第10-11页
 1.3 粗糙集理论的主要特点及所能解决的问题第11-12页
  1.3.1 粗糙集理论的特点第11-12页
  1.3.2 粗糙集理论所能处理的问题第12页
 1.4 数据挖掘技术简述第12-13页
  1.4.1 数据挖掘的演化历程第13页
  1.4.2 数据挖掘的发展现状第13页
 1.5 本文主要研究内容第13-15页
第二章 基于粗糙集的数据挖掘技术第15-34页
 2.1 基于粗糙集的数据挖掘系统介绍第15-16页
 2.2 基于粗糙集的数据挖掘技术之理论基础第16-33页
  2.2.1 粗糙集模型第16-31页
  2.2.2 基于粗糙集的数据归约第31-33页
 2.3 本章小结第33-34页
第三章 滑坡预报的判据研究第34-45页
 3.1 安全系数和可靠概率判据第34页
 3.2 变形速率预报判据第34-35页
 3.3 宏观信息预报判据第35-37页
 3.4 滑坡作用的主要影响因素第37-44页
  3.4.1 产生滑坡的内在因素第37-42页
  3.4.2 产生滑坡的外在因素第42-44页
 3.5 本章小结第44-45页
第四章 基于滑坡案例的数据仓库创建第45-57页
 4.1 绪论第45页
 4.2 创建数据仓库系统的体系结构第45-47页
  4.2.1 数据定义第46页
  4.2.2 数据提取第46-47页
 4.3 构造数据仓库的功能结构第47-49页
  4.3.1 数据重整第47-48页
  4.3.2 数据仓库创建第48-49页
 4.4 进行数据仓库的数据加载第49-51页
  4.4.1 数据抽取第49-50页
  4.4.2 数据加载第50-51页
 4.5 SQL Server数据仓库开发工具及应用第51-56页
  4.5.1 设计滑坡历史事实星形模型第51-55页
  4.5.2 实现滑坡历史数据导入第55-56页
 4.6 本章小结第56-57页
第五章 数据挖掘技术在边坡安全评价中的应用第57-74页
 5.1 数据挖掘主要步骤第57-58页
 5.2 本文挖掘数据的组织第58-63页
 5.3 数据清洗的结果显示第63-65页
 5.4 基于边坡数据的知识发现第65-68页
  5.4.1 数据泛化第67页
  5.4.2 数据归约第67-68页
 5.5 数据挖掘实验结果及分析第68-73页
  5.5.1 规则报告第70-71页
  5.5.2 结果分析第71-73页
 5.6 本章小节第73-74页
第六章 边坡稳定的可靠度和滑坡的风险分析第74-89页
 6.1 国内外自然灾害风险评估现状与发展第74-76页
  6.1.1 国外自然灾害风险评估研究概况第74-75页
  6.1.2 国内自然灾害风险评估研究概况第75-76页
 6.2 滑坡灾害风险的概念第76-77页
 6.3 风险分析的主要原理第77-84页
  6.3.1 基本定义第78页
  6.3.2 风险管理第78-79页
  6.3.3 风险分析规律第79-80页
  6.3.4 边坡灾害动力学原理第80-84页
 6.4 风险模型主要特性第84-85页
  6.4.1 致灾因子模型第84页
  6.4.2 易损性模型第84-85页
  6.4.3 经济损失和人员伤亡模型第85页
  6.4.4 合成结果模型第85页
 6.5 工程实例分析第85-88页
 6.6 本章小结第88-89页
第七章 结论第89-91页
 7.1 所做的主要工作和得出的主要结论第89-90页
 7.2 展望第90-91页
附录数据挖掘规则第91-103页
参考文献第103-107页
致谢第107-108页
攻读学位期间主要的科研成果与实践经历第108页

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