基于数据挖掘技术的黄土分类问题研究

摘要：

依据数据挖掘技术,采用分类回归树决策树和概率神经网络对黄土的分类规则进行挖掘.利用主成分分析法对数据进行了清洗和降维处理,以处理后的新变量作为挖掘对象,使挖掘出的分类模型和规则得到了简化,提高了计算精度;同时归纳出了影响黄土分类的因素,所挖掘出的分类规则可用于黄土地层的智能划分.研究结果表明,挖掘出的知识具有良好的实用性.

关键词：土力学、数据挖掘、数据压缩、分类回归树、概率神经网络、分类规则

所属期刊栏目：24

分类号：TU444(土力学、地基基础工程)

资助基金：中国科学院资助项目10572090;煤炭工业西安设计研究院科研项目

在线出版日期：2006-01-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：4545-4551