基于CBR的三峽庫區(qū)高切坡穩(wěn)定性評估系統(tǒng).pdf

1、本文結合國土資源部三峽庫區(qū)專項基金(SXKY4-041)等項目，采用范例推理技術CBR(Case Based Reasoning)結合其他人工智能技術作為邊坡穩(wěn)定性評估的理論基礎，針對三峽庫區(qū)(Three Gorges Reservoir Area)高切坡穩(wěn)定性評價(Slooe Stability Evaluation)，使用Matlab與VC混合編程來開發(fā)一個面向對象的邊坡智能評估系統(tǒng)(TGSE-CBR)。 首先，綜述了范例推

2、理技術的研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢，闡述了范例推理的基本工作原理及工作過程，詳細給出了當前應用較廣泛的范例表示方法、范例檢索方法與范例組織方法，另外簡單介紹了目前國內外有一定影響的基于范例推理的系統(tǒng)。 接著，針對三峽庫區(qū)高切坡的特點，采用面向對象的表示方法，構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)神經網絡和基于貝葉斯(Bayes)網絡兩種邊坡范例檢索方法，并把粗糙集理論知識引入

3、到范例檢索中；引入模擬退火算法優(yōu)化特征屬性權重，應用基于域理論的自適應諧振網絡學習方法進行范例學習。 最后構建了基于范例推理的邊坡穩(wěn)定性智能評估系統(tǒng)的框架，對邊坡系統(tǒng)作了詳細的需求分析，論述了系統(tǒng)的設計思想和流程，介紹了系統(tǒng)各個功能模塊，系統(tǒng)后臺數(shù)據(jù)庫采用關系數(shù)據(jù)庫SQL SERVER2000建立了邊坡范例庫，檢索模塊代碼在Matlab7.0.4中實現(xiàn)，并在Microsoft Visual C++6.0平臺上開發(fā)出了該智能評估系