基于不确定数据的半监督动态K-均值算法在滑坡危险性预测上的应用

• 作者: 朱玲
• 来源期刊: 山东农业大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 不确定数据 半监督聚类 危险性预测 滑坡
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 页码范围: 340-346
• 页数: 7页
• 分类号: TP399
• 字数: 8320字
• 语种: 中文

摘要

针对滑坡危险性预测中降雨等不确定因素难以衡量,及现有的预测方法大多属于无监督的传统聚类方法,不能有效利用先验信息的问题,为有效提高预测精度,首先提出一种不确定数据距离-uv距离,它实现了不确定因素降雨的有效刻画;其次将半监督聚类应用于滑坡危险性预测,引入uv距离,设计了一种基于不确定数据的半监督动态K-均值算法,其有效利用了先验信息,并通过设置隶属度阈值实现了数据集的动态划分,有效提高了预测精度.研究区的实验结果证明了uv距离及算法的有效性.

作者信息

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1	朱玲		1	0	0.0	0.0