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基于数据挖掘的岩石破裂失稳声发射信号研究

摘要第4-5页
abstract第5页
引言第9-11页
第1章 绪论第11-19页
    1.1 课题研究背景和意义第11-12页
    1.2 岩石破裂失稳研究现状第12-17页
        1.2.1 岩石破裂失稳研究方法的研究现状第12-13页
        1.2.2 岩石破裂数据分析的研究现状第13-15页
        1.2.3 岩石破裂数据挖掘分析研究现状第15-17页
    1.3 本章小结第17-19页
第2章 岩石破裂失稳及声发射相关技术第19-30页
    2.1 声发射技术基础第19-22页
        2.1.1 声发射技术概念及发展第19-20页
        2.1.2 岩石声发射的产生机理第20页
        2.1.3 声发射信号处理的方法第20-22页
    2.2 岩石破裂过程声发射试验第22-25页
        2.2.1 实验设备第22页
        2.2.2 实验方案第22页
        2.2.3 试验结果初步分析第22-25页
    2.3 数据挖掘在岩石数据中的研究第25-29页
        2.3.1 数据挖掘的简介第26-27页
        2.3.2 数据挖掘在岩石数据研究中的应用第27-28页
        2.3.3 时序数据在岩石声发射信号处理中的应用第28-29页
    2.4 本章小结第29-30页
第3章 砂岩探测数据的一维聚类分析第30-49页
    3.1 聚类简介第30-34页
        3.1.1 基于数据挖掘的聚类算法的发展第30-31页
        3.1.2 聚类点间距离第31-33页
        3.1.3 聚类标准函数第33-34页
    3.2 基于K-means算法的声发射参数聚类分析第34-38页
        3.2.1 K-means算法简介第34-35页
        3.2.2 基于K-means算法的事件数聚类第35-36页
        3.2.3 基于K-means算法的能量聚类第36-37页
        3.2.4 基于K-means算法的事件数聚类与能量聚类的组合第37-38页
    3.3 基于模糊C-均值算法的声发射参数聚类分析第38-42页
        3.3.1 模糊C-均值算法简介第38-39页
        3.3.2 基于模糊C-均值算法的事件数聚类第39-40页
        3.3.3 基于模糊C-均值算法的能量聚类第40-41页
        3.3.4 基于模糊C-均值算法的事件数聚类与能量聚类的组合第41-42页
    3.4 基于减法聚类算法的声发射参数聚类分析第42-47页
        3.4.1 减法聚类算法简介第43页
        3.4.2 基于减法聚类算法的事件数聚类第43-45页
        3.4.3 基于减法聚类算法的能量聚类第45-46页
        3.4.4 基于减法聚类算法的事件数聚类与能量聚类的组合第46-47页
    3.5 三种方法聚类结果的对比分析第47-48页
    3.6 本章小结第48-49页
第4章 砂岩探测数据的二维聚类分析第49-54页
    4.1 基于K-means算法的声发射参数二维聚类分析第49-50页
    4.2 基于FCM算法的声发射参数二维聚类分析第50-51页
    4.3 基于减法聚类算法的声发射参数二维聚类分析第51-53页
    4.4 本章小结第53-54页
第5章 改进的模糊C-均值算法的砂岩探测数据聚类分析第54-59页
    5.1 改进的模糊C-均值算法简介第54-55页
    5.2 基于改进的模糊C-均值算法的声发射参数聚类分析第55-58页
    5.3 本章小结第58-59页
结论第59-60页
参考文献第60-64页
致谢第64-65页
导师简介第65-66页
作者简介第66-67页
学位论文数据集第67页

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