基于粗糙集和支持向量机的融合算法在岩体质量评价中的应用

• 作者: 张鹏 王清 肖云华 阙金声 陈剑平
• 来源期刊: 煤田地质与勘探
• 学科: 地球科学
• 关键词: 数据融合 粗糙集 支持向量机 岩体质量
• 年，卷（期）: 2008,（6）
• 所属期刊栏目: 水文地质工程地质
• 页码范围: 49-53
• 页数: 5页
• 分类号: P642
• 字数: 4734字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-1986.2008.06.012

摘要

从数据融合角度出发,把粗糙集理论和支持向量机理论结合,用来解决隧道岩体质量评价问题.首先,应用粗糙集理论对岩体质量评价样本数据进行约简,去除冗余特征形成岩体质量影响因素与岩体质量之间简明扼要的关系数据表达形式,形成新的样本数据,然后应用支持向量机理论,对新样本数据进行学习,建立岩体质量的支持向量机评价模型.通过实际工程应用表明,该方法科学可行.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王清	吉林大学建设工程学院	246	2907	27.0	42.0
2	张鹏	吉林大学建设工程学院	149	677	14.0	17.0
3	陈剑平	吉林大学建设工程学院	154	2283	28.0	41.0
4	阙金声		10	119	6.0	10.0
5	肖云华	吉林大学建设工程学院	9	112	8.0	9.0