基于CBR的三峽庫(kù)區(qū)高切坡穩(wěn)定性評(píng)估系統(tǒng).pdf

1、本文結(jié)合國(guó)土資源部三峽庫(kù)區(qū)專項(xiàng)基金(SXKY4-041)等項(xiàng)目，采用范例推理技術(shù)CBR(Case Based Reasoning)結(jié)合其他人工智能技術(shù)作為邊坡穩(wěn)定性評(píng)估的理論基礎(chǔ)，針對(duì)三峽庫(kù)區(qū)(Three Gorges Reservoir Area)高切坡穩(wěn)定性評(píng)價(jià)(Slooe Stability Evaluation)，使用Matlab與VC混合編程來(lái)開(kāi)發(fā)一個(gè)面向?qū)ο蟮倪吰轮悄茉u(píng)估系統(tǒng)(TGSE-CBR)。 首先，綜述了范例推

2、理技術(shù)的研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)，闡述了范例推理的基本工作原理及工作過(guò)程，詳細(xì)給出了當(dāng)前應(yīng)用較廣泛的范例表示方法、范例檢索方法與范例組織方法，另外簡(jiǎn)單介紹了目前國(guó)內(nèi)外有一定影響的基于范例推理的系統(tǒng)。 接著，針對(duì)三峽庫(kù)區(qū)高切坡的特點(diǎn)，采用面向?qū)ο蟮谋硎痉椒?，?gòu)造了高切坡的案例表示方法；建立了基于徑向基函數(shù)RBF(Radius Based Function)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和基于貝葉斯(Bayes)網(wǎng)絡(luò)兩種邊坡范例檢索方法，并把粗糙集理論知識(shí)引入

3、到范例檢索中；引入模擬退火算法優(yōu)化特征屬性權(quán)重，應(yīng)用基于域理論的自適應(yīng)諧振網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)方法進(jìn)行范例學(xué)習(xí)。 最后構(gòu)建了基于范例推理的邊坡穩(wěn)定性智能評(píng)估系統(tǒng)的框架，對(duì)邊坡系統(tǒng)作了詳細(xì)的需求分析，論述了系統(tǒng)的設(shè)計(jì)思想和流程，介紹了系統(tǒng)各個(gè)功能模塊，系統(tǒng)后臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)采用關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)SQL SERVER2000建立了邊坡范例庫(kù)，檢索模塊代碼在Matlab7.0.4中實(shí)現(xiàn)，并在Microsoft Visual C++6.0平臺(tái)上開(kāi)發(fā)出了該智能評(píng)估系