围岩破坏模式识别的支持向量机研究

›› 2005, Vol. 26 ›› Issue (2): 235-238.

围岩破坏模式识别的支持向量机研究

赵洪波^{1, 2}

1.浙江大学建筑工程学院，浙江杭州 310027；2.绍兴文理学院土木系，浙江绍兴 312000

收稿日期:2003-10-13 出版日期:2005-02-10 发布日期:2013-11-19
作者简介:赵洪波：男，1971年生，博士，现主要从事边坡稳定性分析与优化、反分析以及智能岩石力学与工程等教学和研究工作。
基金资助:
绍兴市科技局科技计划项目（No.2004146）和院重点学科经费资助

Recognition of collapse type of surrounding rock mass based on support vector machine

ZHAO Hong-bo^1,2

1. College of Civil Engineering and Architecture, Zhejiang University, Hangzhou 310027, China; 2. Department of Civil Engineering, Shaoxing College of Art and Science, Shaoxing 312000, China

Received:2003-10-13 Online:2005-02-10 Published:2013-11-19

摘要/Abstract

摘要： 围岩的破坏受到多种因素的影响，并且各破坏模式之间没有明显的界限，因此其破坏模式的识别是一种模糊、非线性、小样本、高维数的模式识别问题。支持向量机（SVM）是最近发展起来的一种新机器学习技术，已在模式识别领域有很多成功地应用。基于支持向量机的思想，提出了围岩破坏模式识别的支持向量机方法，很好地表达了围岩破坏模式与其影响因素之间的复杂非线性关系。具体算例表明，该方法是可行的，具有一定的准确性。

关键词: 围岩, 破坏模式, 支持向量机

Abstract: The collapse of surrounding rock mass is affected by many factors, and the relationship between different collapse types has no distinct boundary, so the problem of recognition of collapse type is fuzzy, nonlinear, small samples and high dimensions. Support vector machine is a new machine learning technology, and there are a lot of successful application in the field of pattern recognition. This paper presents a new method based on support vector machine, and the complicated nonlinear relationship between type of collapse and its affected actors is presented well. The application of true example shows this method is feasible and precise.

Key words: surrounding rock mass, collapse type, support vector machine

中图分类号:

TU 452

赵洪波 . 围岩破坏模式识别的支持向量机研究[J]. , 2005, 26(2): 235-238.

ZHAO Hong-bo . Recognition of collapse type of surrounding rock mass based on support vector machine[J]. , 2005, 26(2): 235-238.

参考文献

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