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基于蚁群算法的结构面产状模糊C均值聚类分析
摘要： 鉴于传统结构面分析方法只能进行相对的优势组数划分,无法准确定量地给出优势结构面的产状,提出了基于蚁群算法(ACA)的结构面产状模糊C均值(FCM)聚类算法;该算法利用ACA算法得到结构面产状的模糊聚类个数,并利用FCM算法得到初始聚类中心,最终得到具有全局分布特性的最优聚类;通过现场实测数据分析,验证了该算法的实用性和有效性. 作 者： 滕继东 徐光黎 申艳军 TENG Ji-dong XU Guang-li SHEN Yan-jun 作者单位： 中国地质大学工程学院,武汉,430074;岩土钻掘与防护教育部工程研究中心,武汉,430074 期 刊： 安全与环境工程 Journal： SAFETY AND ENVIRONMENTAL ENGINEERING 年，卷(期)： 2010, 17(4) 分类号： X93 TU45 关键词： 岩体 结构面产状 蚁群算法(ACA) 模糊C均值(FCM)聚类算法【基于蚁群算法的结构面产状模糊C均值聚类分析】相关文章：
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