基于数据挖掘技术的黄土湿陷性研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-31页 |
| ·黄土湿陷性研究现状 | 第10-21页 |
| ·前人研究评述 | 第21-23页 |
| ·数据挖掘技术及其在岩土工程中的应用 | 第23-26页 |
| ·基于数据挖掘技术研究黄土湿陷性的必要性 | 第26-27页 |
| ·本文的研究内容与思路 | 第27-31页 |
| 2 黄土湿陷性数据挖掘系统模型研究 | 第31-61页 |
| ·黄土湿陷性数据挖掘的预处理技术 | 第31-38页 |
| ·黄土湿陷性数据挖掘的决策树分类模型 | 第38-47页 |
| ·黄土湿陷性数据挖掘的神经网络模型 | 第47-51页 |
| ·黄土湿陷性分类与预测挖掘的最小二乘支持向量机 | 第51-59页 |
| ·本章小结 | 第59-61页 |
| 3 数据构建及特征选择 | 第61-85页 |
| ·数据收集 | 第61页 |
| ·湿陷性黄土试验——数据采集 | 第61-70页 |
| ·数据构成 | 第70页 |
| ·特征选择 | 第70-84页 |
| ·本章小结 | 第84-85页 |
| 4 基于击实试验的黄土湿陷相关性挖掘研究 | 第85-99页 |
| ·相关性挖掘的CART决策树模型及其分析 | 第85-91页 |
| ·湿陷系数与击实率的异同点 | 第91页 |
| ·挖掘结果分析 | 第91-96页 |
| ·湿陷性与击(压)实效果关系分析 | 第96-97页 |
| ·成果应用 | 第97页 |
| ·本章小结 | 第97-99页 |
| 5 黄土湿陷性预测及分类规则挖掘 | 第99-118页 |
| ·黄土湿陷性划分规则挖掘研究 | 第99-106页 |
| ·黄土湿陷性预测挖掘的神经网络模型 | 第106-112页 |
| ·黄土湿陷性预测挖掘的支持向量机模型 | 第112-117页 |
| ·本章小结 | 第117-118页 |
| 6 黄土湿陷性数据挖掘系统研发 | 第118-132页 |
| ·黄土湿陷性数据挖掘系统的结构 | 第118-130页 |
| ·黄土湿陷性数据挖掘系统功能 | 第130页 |
| ·系统的软、硬件环境 | 第130页 |
| ·本章小结 | 第130-132页 |
| 7 结论与展望 | 第132-135页 |
| ·结论 | 第132-133页 |
| ·创新点 | 第133页 |
| ·展望 | 第133-135页 |
| 致谢 | 第135-136页 |
| 参考文献 | 第136-149页 |
| 附录 | 第149-150页 |
