基于范例推理的边坡稳定性智能评价方法研究

博士学位论文摘要 随着我国国民经济的快速发展和国家对基础设施建设投入的不断扩大,在铁路、交通、能源、矿山、水利水电等工程领域逐步形成了越来越多的高陡边坡和深凹边坡,如何安全、可靠、有效地分析与评价边坡的稳定性具有重大的理论和现实意义。然而,边坡稳定性分析与评价中存在大量的主观和客观上的不确定性问题,严重地削弱了边坡稳定性分析方法的可靠性、有效性以及实用性。突破传统的确定论的思维方式,在边坡稳定性分析中充分考虑由各种因素所引起的不确定性是边坡稳定性研究的发展趋势。同时,充分挖掘和利用大量的、其稳定性状况已经被研究清楚的边坡的成功经验,无疑有着重要的实际意义。 本文系统、深入地研究了边坡稳定性分析中存在的不确定性问题,详细地分析了当前边坡稳定性不确定性分析方法中存在的问题与不足,重点对边坡稳定性分析中的未确知性进行了全面深入的探讨,首次提出了基于证据理论的岩体力学参数D-S信息融合方法和基于可拓学理论的边坡稳定性评价方法。并根据人工智能中的范例推理原理,首次提出了基于范例推理的边坡稳定性智能评价方法。同时,对粗糙集理论在边坡稳定性分析与评价中的应用进行了初步分析。按照研究的内容和论文的章节顺序,所取得的具体成果有: (1)

地下空间施工风险智能评价方法

针对城市地下空间(尤其是地铁工程建设项目)中的施工风险评价问题,提出了基于层次分析法的施工风险智能评价方法,详细阐述了该方法的逻辑思路,并依托实际工程进行了应用,验证了所提出方法的有效性。

计算机前端页面可恢复性智能评价方法

为解决传统计算机前端页面可恢复性智能评价置信度低的问题,设计计算机前端页面可恢复性智能评价方法。通过确定计算机前端页面可恢复性评价指标,并计算出各评价指标的属性重要度,得出计算机前端页面可恢复性智能评价公式,并赋值评价结果,完成计算机前端页面可恢复性智能评价。设计实例分析,结果表明,设计的评价方法置信度明显高于对照组,能够有效解决置信度低的问题。

人工智能理论在综合评价中的应用

随着人工智能理论和人工智能技术的快速发展,一些学者提出了许多理论模型和算法。这些模型和算法本身存在诸多优点,在综合评价方面也得以广泛地应用,但目前在实际应用中仍然存在着一些问题。概述了主要智能化评价模型的基本原理,总结了这些模型的主要优点,分析了模型的具体应用,提出了当前实际应用中存在的一些问题,并给出了相应的解决思路。

腹膜透析智能评价法在透析充分性评价的应用研究

目的应用腹膜透析充分性的智能评价方法对腹膜透析患者进行透析充分性调查。方法应用参照腹膜透析充分性的智能评价法设计的调查问卷对110例腹膜透析患者进行透析充分性的调查。结果 110份问卷中回收106份,有效调查表100份,无效6份,失访率为3.64%,无效率为5.66%。100例腹膜透析患者中总临床症状平均值落在临界充分水平上,KT/V和Ccr的平均值落在充分水平上,综合营养总值的平均值落在轻中度营养不良至营养良好之间的水平上。医疗付费方式与总KT/V相关,医疗支付方式与总KT/V的相关系数B值为0.312,P=0.240。透析月与总临床指标分值负相关,其相关系数为-0.085,P<0.01。结论腹膜透析智能评价方法在评价腹膜透析充分性上简单易行,可以在实际中推广应用。

RAGA和PPCE在崩塌、滑坡、泥石流灾害评价中的应用——以重庆市北碚区为例

基于RAGA的PPCE方法解决了多维空间数据到一维投影的过程。本论文以重庆市北碚区地质灾害数据为基础,用该方法对区域地质灾害评价和区划做初探,得出如下结论:危岩体主要分布在溪家河组和上沙溪庙组砂岩区,滑坡和泥石流主要分布在泥岩层分布区;嘉陵江回水区和侵蚀岸分布灾害体较堆积岸多。高危险等级地质灾害主要分布在嘉陵江沿岸有支流汇入地区;高等级地质灾害主要分布在嘉陵江侵蚀沿岸及峡口附近;向斜的轴部距河较远地区灾害等级较低。RAGE和PPCE方法运用到河谷地质灾害评价中,能准确反映地质灾害危险等级,为河谷地质灾害研究提供了新的思路和方法;用GIS方法从点数据到面的研究有一定创新。