基于RS理论的岩质路堑边坡稳定性研究
| 第一章 前言 | 第1-17页 |
| ·问题的提出 | 第10-11页 |
| ·国内外研究概况 | 第11-14页 |
| ·本文主要研究内容与技术路线 | 第14-17页 |
| 第二章 边坡稳定性研究进展及其发展趋势 | 第17-35页 |
| ·边坡模式研究进展 | 第17-20页 |
| ·边坡稳定性评价指标体系及不足之处 | 第20-21页 |
| ·边坡稳定性评价方法及其局限性 | 第21-33页 |
| ·岩质边坡稳定性研究的发展趋势 | 第33-35页 |
| 第三章 边坡地质工程模型的提出及其特征 | 第35-55页 |
| ·边坡地质工程模型 | 第35-39页 |
| ·边坡地质工程模型的建模方法 | 第39-40页 |
| ·基于分形理论的边坡岩体结构特征 | 第40-48页 |
| ·公路岩质路堑边坡地质工程模型 | 第48-55页 |
| 第四章 基于RS的岩质路堑边坡地质工程模型判别 | 第55-75页 |
| ·RS理论及其应用 | 第55-62页 |
| ·边坡变形破坏模式RS判定 | 第62-75页 |
| 第五章 深路堑边坡稳定性影响因素及评价指标 | 第75-96页 |
| ·影响边坡稳定性因素分析 | 第75-90页 |
| ·深路堑边坡稳定性评价指标 | 第90-96页 |
| 第六章 路堑岩质边坡稳定性RS预测技术研究 | 第96-104页 |
| ·边坡稳定性评价预测模型 | 第96-98页 |
| ·属性数据离散归一化 | 第98-100页 |
| ·属性数据约简与求核 | 第100-101页 |
| ·边坡稳定性的RS判别 | 第101-104页 |
| 第七章 边坡稳定性粗糙神经网络预测技术研究 | 第104-120页 |
| ·人工神经网络 | 第104-106页 |
| ·基于RS理论的BP神经网络的构造和计算 | 第106-111页 |
| ·案例分析 | 第111-120页 |
| 第八章 结语 | 第120-124页 |
| ·主要结论 | 第120-122页 |
| ·存在的问题 | 第122-123页 |
| ·今后研究的重点 | 第123-124页 |
| 参考文献 | 第124-132页 |
| 学习期间公开发表的学术论文 | 第132-133页 |
| 致谢 | 第133页 |
