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在中国经济快速发展的背景下,大量岩土工程的建设产生了大量的数据,往往这些数据为工程单位单个项目分析所用或者作为档案资料存储起来。这些海量的数据中往往隐藏着许多未被认知到的信息,要想挖掘这些数据中隐藏的信息,就要对这些数据进行分析。运用常规数学手段对这些数据进行处理,结果往往不尽人意。数据挖掘就是从大量数据中提取隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息和知识的过程。数据挖掘技术在岩土工程中的应用就在这种背景下应运而生。 文中收集的数据来源于机械工业勘察设计研究院和煤炭研究院提供的386项实际工程数据,共10262组。选取Microsoft SQL Server2008作为数据挖掘的工具,对土的工程分类、黄土的湿陷性和压缩性进行数据挖掘分析,以降低试验工作者的劳动强度,提高工作效率。本文所做的工作和所得的结论主要有以下三点: (1)采用决策树技术对土进行工程分类。数据挖掘结果表明:与粘性土工程分类有关的输入变量与其关联程度从强到弱依次为:塑性指数、比重;与砂土工程分类有关的输入变量与其依赖关系从强到弱依次为:粒径220mm d mm<<、0.0750.25mm d mm<<、0.52mm
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