数据挖掘在岩质边坡稳定性预测中的应用

D0I:10.13374/i.issm1001053x.2003.02.002 第25卷第2期 北京科技大学学报 Vol.25 No.2 2003年4月 Journal of University of Science and Technology Beijing Apr.2003 数据挖掘在岩质边坡稳定性预测中的应用 张治强”蔡嗣经”马平波 1)北京科技大学土木与环境工程学院，北京1000832)东北大学资源与土木工程学院，沈阳110006 摘要提出了一种预测岩土边坡稳定性的方法，利用数据挖掘的方法从边坡实例数据中 挖掘出知识，在此基础上建立岩质边坡稳定性预测的智能模型系统，该系统可以根据获得的 现场测试和监测资料，对边坡的稳定性进行较好的预测和估计. 关键词数据挖掘：边坡：稳定性 分类号TD325.1;TU457 岩土边坡的失稳破坏一直是岩土工程建设 通过对原始数据的高自动化分析处理，作出归纳 中的主要灾害之一，正确评价边坡的稳定性和其 性的推理，得到数据对象间的关系模式.这些关 破坏类型，对于确保生产建设和人民生命财产安 系模式反映了数据的内在特性，是对数据所包含 全具有重要意义，目前判断边坡的稳定性主要是 信息的更高层次的抽象.因此它可以从大型数据 用极限平衡法和有限元法.但极限平衡法由于不 库或数据仓库中提取人们感兴趣的知识，这些知 考虑岩土体的变形机制，其安全系数误差较大： 识是隐含的、事先未知的潜在有用信息 有限元法的应力应变一般是按未破坏时的边界 数据挖掘过程是在一些事实或观察数据的 条件计算出来的，而实际情况并非如此，任何超 集合中寻找模式的决策支持过程.关联规则是当 过抗剪或抗拉强度的应力状态都是不稳定的，一 前数据挖掘研究的主要模式，侧重于确定数据中 旦发生局域破坏，应力将会重新调整，边坡稳定 不同领域之间的联系，找出满足给定支持度和置 性安全系数也随之而发生变化四 信度阑值的多个域之间的依赖关系。一条关联 有的学者将专家系统和神经网络引入对边 规则是如下形式的蕴涵式：X一Y(S%,C%),即关 坡的稳定性研究中别，但结果不令人满意.专家 联规则X一Y在交易集合D中成立，且关联规则的 系统由于其掺杂了人的经验等主观因素，所以效 支持度为S%,关联规则的置信度为C%.挖掘关 果不理想，神经网络尽管具有非线性、并行性、鲁 联规则问题就是在给定的交易集合D中产生所 棒性等特点，但由于它很容易陷入局部极小点和 有满足最小支持度(minsupp)和最小置信度(min- 收敛速度慢的局面，极大地影响了它的使用.本 conf)的关联规则的过程.挖掘关联规则问题可 文从智能岩石力学的角度出发，提出用数据挖掘 以分为两个子问题： 法来预测岩土边坡的稳定性问题， (1)寻找所有这样的项的集合，它们的支持 度超过用户给定的最小支持度，这个项的集合称 1数据挖掘 为频繁集（也称为大项目集）， 数据库中的知识发现KDD(Knowledge Dis-. (2)应用频繁集产生关联规则. covery in Database)是近年来随着人工智能和数 挖掘关联规则常采用的Apriori算法，由Ag 据库技术的发展而出现的一门新兴的技术.数据 wal在1994年提出.Apriori算法采用迭代方法， 挖掘(Data Mining)是KDD中最重要的处理阶段， 通过对交易数据进行多遍扫描以生成关联规则. 它主要基于人工智能、机器学习和统计学技术， 本文关联规则的生成就是通过Apriori算法完成 的.根据数据挖掘的实现原理可知，对某些比较 收稿日期200204-19张治强男，31岁，博士：研究生 杂乱的数据库，并不能保证挖掘得到的规则的正 *教育部博士后基金资助项目(No.13416)

第 卷 第 期 年 月 北 京 科 技 大 学 学 报 数据挖掘在岩质边坡稳定性预测 中的应用 张 治 强 ” 蔡 嗣 经 ‘， 马 平 波 ， 北 京科 技大 学 土 木 与环 境工 程 学院 ， 北 京 东北 大 学 资源 与土 木 工 程 学 院 ， 沈 阳 摘 要 提 出 了 一 种 预 测 岩土 边 坡 稳 定性 的方法 利用 数据 挖掘 的方法 从 边 坡 实例 数据 中 挖 掘 出知 识 ， 在此 基 础 上 建 立 岩 质边坡 稳 定 性预测 的智 能模型 系统 该系统 可 以根据 获 得 的 现 场 测 试 和 监 测 资料 ， 对 边 坡 的稳定 性 进行 较好 的预测 和 估 计 关键 词 数据 挖 掘 边 坡 稳 定 性 分 类号 岩 土 边 坡 的 失 稳 破 坏 一 直 是 岩 土 工 程 建 设 中的主 要 灾 害之 一 ， 正 确 评 价边 坡 的稳 定 性 和 其 破 坏 类型 ， 对 于确 保 生 产 建 设和 人 民生命 财 产安 全 具 有 重 要 意义 目前 判 断边 坡 的稳 定 性主 要 是 用 极 限平 衡 法 和 有 限元 法 但 极 限平 衡 法 由于 不 考 虑 岩 土 体 的变 形 机 制 ， 其 安 全 系 数 误 差 较 大 有 限元 法 的应 力 应 变 一 般 是 按 未 破 坏 时 的边 界 条件 计 算 出来 的 ， 而 实 际情 况 并 非如 此 ， 任 何 超 过 抗 剪或 抗 拉 强度 的应 力状 态 都是 不稳 定 的 ， 一 旦 发 生 局 域 破 坏 ， 应 力将 会 重 新 调 整 ， 边 坡 稳 定 性 安全 系 数 也 随之 而 发生 变 化‘，， 有 的 学者 将 专 家 系 统 和 神 经 网 络 引入 对 边 坡 的稳 定 性 研 究 中 份， ， 但 结 果 不 令 人 满 意 专 家 系统 由于其 掺 杂 了人 的经 验 等 主 观 因 素 ， 所 以效 果 不 理 想 神经 网络 尽 管具 有 非 线 性 、 并行 性 、 鲁 棒性 等特 点 ， 但 由于 它 很 容 易陷入 局 部 极 小 点和 收 敛 速 度 慢 的局 面 ， 极 大 地 影 响 了它 的使 用 本 文 从 智 能岩 石 力学 的角度 出发 ， 提 出用 数据 挖 掘 法 来 预 测 岩 土 边 坡 的稳 定性 问题 数据 挖 掘 数据 库 中 的知 识 发现 知 一 是 近 年 来 随着 人 工 智 能和 数 据 库 技术 的发 展 而 出现 的一 门新 兴 的技术 数 据 挖 掘 是 幻〕 中最 重 要 的处 理 阶 段 ， 它 主 要 基 于 人 工 智 能 、 机 器 学 习 和 统 计 学 技 术 ， 收稿 日期 刁今 张 治 强 男 ， 岁 ， 博 士 研 究 生 教 育部博 士 后 基 金 资助 项 目困 。 通 过对 原始 数 据 的 高 自动 化 分析 处 理 ， 作 出归纳 性 的推 理 ， 得 到数 据 对 象 间 的关 系 模 式 这 些 关 系模 式 反 映 了数据 的 内在特 性 ， 是对 数据 所 包 含 信 息 的更 高层 次 的抽 象 因此 它 可 以从 大 型数 据 库 或 数据 仓 库 中提 取 人们 感 兴趣 的知 识 ， 这 些 知 识 是 隐含 的 、 事 先 未知 的潜 在 有用 信 息 ‘今 数 据 挖 掘 过 程 是 在 一 些 事 实 或 观 察 数 据 的 集 合 中寻 找 模 式 的 决策 支 持 过 程 关联 规 则 是 当 前 数据 挖 掘 研 究 的主 要 模 式 ， 侧 重 于确 定 数据 中 不 同领 域 之 间 的联 系 ， 找 出满 足 给 定 支 持度 和 置 信 度 阐值 的 多个 域 之 间 的依赖 关 系 一 条 关 联 规 则 是 如 下 形 式 的蕴 涵 式 尤二 ‘坚场 ， 〔 ， 即关 联 规 则尤二 在 交 易集 合 中成 立 ， 且 关联 规 则 的 支 持度 为夕场 ， 关 联 规 则 的置 信 度 为 么 挖 掘 关 联 规 则 问题 就 是 在 给 定 的交 易 集 合 中产 生 所 有 满足 最 小支 持度 和 最 小 置 信 度 的关 联 规 则 的过 程 挖 掘 关 联 规 则 问题 可 以分 为 两 个 子 问题 寻 找 所 有 这 样 的 项 的集合 ， 它 们 的支 持 度 超 过用 户 给 定 的最 小支 持度 ， 这 个 项 的集 合 称 为 频 繁集 也称 为 大 项 目集 应 用 频 繁集 产 生 关 联 规 则 挖 掘 关 联 规 则 常采 用 的 算法 ， 由 在 年提 出 二 算 法 采 用 迭 代 方 法 ， 通 过 对 交 易数 据 进 行 多遍 扫 描 以生 成 关 联 规 则 本 文 关 联 规 则 的 生 成 就 是 通 过 算 法 完 成 的 ， 根 据 数据 挖 掘 的实 现 原 理 可 知 ， 对 某 些 比较 杂 乱 的数 据 库 ， 并 不 能保 证 挖 掘 得到 的规 则 的正 DOI ：10．13374／j ．issn1001－053x．2003．02．002

·104 北京科技大学学报 2003年第2期 确性，用户如何参与到挖掘过程中，利用用户的 岩性和地质构造及外力地质作用的综合反映：而 背景知识和指导作用来加快挖掘的进程，并且保 其他影响因素则是通过地形和岩体来影响边坡 证发现的知识的有效性，将相关领域的知识融入 稳定性的外部作用，本文选取了几个露天矿已知 数据挖掘系统中是一个重要但没有很好解决的 的120个岩质边坡的资料，输入此模型进行分 问题.另外，如何清理脏数据、做好数据预处理工 析.需要挖掘的数据库见表1（这里只列20个样 作，也是相当重要的 本)，检验情况见表2. 2.1建立边坡稳定性预测的智能模型 2边坡稳定性和破坏方式的预测 首先由现场测试和监测获得地形、岩体、外 与岩质边坡稳定性有关的因素概括起来有 在影响三大因素的特征.地形因素包括坡高、坡 地形、岩体和其他影响因素三大类.其中，地形是 角等，岩体因素包括结构特征、结构面发育程度、 稳定性的外部表现：岩体是稳定性的核心，它是 地下水情况等，外在影响因素有植被覆盖率、坡 角开挖值等.然后将其中主要因素输入数据挖掘 表1用于挖据的样本 Table 1 Samples for data mining 编号MPaa()A C D c/MPa 6/) h/m BI) 106.350 平行5H 薄层一饑嵌 圆弧 5.0 37.5 496 1.20 39.5 2 78.0 10 垂直4H 层状 圆弧 2.2 39.0 496 1.10 37.5 3 38.2 70 斜交 5H 块状一镶嵌 平面-圆弧 3.8 37.5 494 1.25 37.0 4154.9 50 斜交3H 似层状 双滑块折线 5.7 36.0 480 1.10 42.0 154.8 ) 斜交3H 块状 双滑块折线 5.0 38.0 292 1.15 45.0 6 67.7 斜交3H 块状 双滑块折线 4.5 36.0 365 1.15 46.0 7 67.7 6 斜交 3H 似层状 圆孤 6.4 35.0 382 1.15 46.0 67.7 62 斜交 3H 层状一块状 折线形 6.0 39.0 645 1.15 37.0 9 72.0 65 斜交 4H 层状一块状 折线形 7,2 38.0 630 1.20 50.0 10 64.2 65 斜交 7H 层状 圆弧 6.8 35.0 608 1.20 55.0 11 46.2 45 斜交 7H 层状 圆弧 6.8 35.0 200 1.20 55.0 12 64.8 45 斜交 5H 层状-块状 折线形 9.0 39.0 375 1.25 49.0 13 64.8 45 斜交 5H 层状-块状 折线形 7.0 37.0 231 1.25 52.5 14 59.0 80 斜交 2H 层状一块状 折线形 4.8 37.0 218 1.20 39.5 15 82.1 60 斜交 5H 块状 双滑块折线形 4 38.0 318 1.20 48.0 16 82.1 50 斜交 5H 块状 双滑块折线形 4.2 47.0 115 1.20 57.5 17 82.1 45 垂直 5H 块状 双滑块折线形 2.9 34.0 123 1.20 52.5 18 82.1 垂直 5H 块状 双滑块折线形 4.0 36.0 110 1.20 57.5 19 147.4 67 斜交5H 块状-镶嵌 平面-圆弧 9.9 36.0 198 1.20 48.0 20147.4 45 斜交5H 块状一镶嵌 平面-圆弧 8.5 36.0 142 1.20 52.5 注：瓜为岩石单轴抗压强度；Q为结构面倾角；A为结构面与边坡面的关系；B为地下水条件；C为岩体结构类型： D为可能的破坏类型；c为内聚力；B为内摩擦角；h为边坡高度；n为安全系数：B为边坡角， 表2用于检验的样本 Table 2 Samples for testing 编号MPa a/() A B D c/MPa 0/()h/m n B/() F G 1 67.7 65 平行 5H折线形6.0344621.1543 层状 层状 72.0 65 斜交 4H圆弧7.0371541.250 块状一镶嵌块状一镶嵌 3 64.2 65 斜交 3H圆弧6.4351381.20 52 块状一镶嵌块状一镶嵌 4 82.1 50斜交 3H圆弧 4.1361001.257 层状 层状 5 147.4 45 斜交7圆弧9.0371371.254 层状 层状 注：F为岩体结构类型（实际值）：G为岩体结构类型（预测值）：其他符号同表1

北 京 科 技 大 学 学 报 年 第 期 确 性 用 户 如何 参 与 到挖 掘过程 中 ， 利用用 户 的 背景知 识 和 指 导作用 来加 快挖 掘 的进程 ， 并且保 证 发现 的知 识 的有 效性 ， 将相关领 域 的知 识 融入 数 据 挖 掘 系 统 中是 一 个 重 要 但 没 有 很 好解 决 的 问题 另外 ， 如 何清理脏 数 据 、 做好数据 预 处 理工 作 ， 也是 相 当重 要 的 边 坡稳 定 性 和 破坏 方 式 的预 测 与 岩 质 边 坡 稳 定 性 有 关 的 因素概 括 起来 有 地 形 、 岩 体和 其他 影 响 因素三 大类 其 中 ， 地 形 是 稳 定性 的外 部 表 现 岩 体 是 稳 定性 的核 心 ， 它 是 岩性 和 地 质 构造及 外 力地质 作用 的综合 反 映 而 其 他 影 响 因素 则 是 通 过 地 形 和 岩 体 来 影 响边 坡 稳 定性 的外部 作用 本文选 取 了几个 露 天矿 已 知 的 个 岩质 边 坡 的资料 ， 输 入 此 模 型进 行分 析 需要 挖 掘 的数 据 库 见 表 这 里 只 列 个 样 本 ， 检验情 况 见 表 ， 建立 边 坡 稳 定 性 预 测 的智 能模 型 首先 由现 场 测 试和 监 测获 得地 形 、 岩 体 、 外 在 影 响三 大 因素 的特征 地 形 因素 包 括坡 高 、 坡 角 等 ， 岩体 因素包括 结构特 征 、 结构面 发育程度 、 地 下 水情 况 等 ， 外在 影 响 因素有 植 被覆 盖 率 、 坡 角 开挖值 等 然 后将 其 中主要 因 素输入数据挖 掘 表 用于 挖 掘 的样本 编号 口刃 到 八气︶尸、︸︸ … 呀内︸月，‘月，‘、﹃了 八︸工戈咤甘︸﹃工﹃ … 呼一︶内︸曰份哎亡、芍、月、﹃、 ，‘，︸︸行，甘哎、︸工了了 平 行 垂 直 斜交 斜 交 斜 交 斜 交 斜交 斜交 斜 交 斜 交 斜交 斜交 斜交 斜交 斜 交 斜 交 垂 直 垂 直 斜 交 斜交 薄层一 镶嵌 层 状 块 状一 镶嵌 似层 状 块状 块状 似层 状 层状一 块 状 层 状一 块 状 层 状 层 状 层 状一 块状 层 状一 块 状 层状一 块 状 块状 块状 块状 块状 块状一 镶嵌 块状一 镶 嵌 圆弧 圆弧 平 面一 圆弧 双滑 块 折线 双滑 块 折线 双 滑块 折线 圆弧 折线 形 折线形 圆 弧 圆弧 折 线形 折线 形 折线形 双滑块 折线 形 双滑块 折 线 形 双滑块折线 形 双滑块折线形 平 面一 圆弧 平面一 圆弧 ’厅引丘税阵洲辫灯价名 注 氏 为岩 石 单轴抗压 强度 为结构面 倾角 为结构面 与边坡面 的关系 为地 下 水 条件 为岩 体结构类 型 为可 能的破 坏类 型 为内聚力 为 内摩擦角 为边坡 高度 。 为安全系数 刀为边坡 角 表 用 于 检验 的样 本 编 号 司 几涯 平 行 斜交 斜交 斜 交 斜交 折 线形 圆弧 圆弧 圆 弧 圆弧 层 状 块状一 镶嵌 块状一 镶嵌 层 状 层状 层 状 块状一 镶嵌 块 状一 镶嵌 层 状 层 状 了 加 峙叮门︸内、︸月﹄，、了 肉伟傀」，气 ‘月、︸﹃ 注 为岩 体 结构类 型 实际值 为岩体结构类 型 预测值 其他 符号 同表

Vol.25 No.2 张治强等：数据挖掘在岩质边坡稳定性预测中的应用 ·105· 系统进行分析，接着将分析结果输入到识别边坡 如果岩石单轴抗压强度取值在80-90MPa 稳定性的专家系统，给出边坡稳定性的风险估 间，地下水条件为5H,岩体结构类型为块状，安全 计，针对可能发生的破坏方式，由专家系统给出 系数为12，则边坡破坏形式为双滑块折线型破 合理的防治措施，在此之后的现场监测结果用来 坏，且支持度为17%，置信度为100%. 校验其合理性，并对某些情况进行适当的调整. 数据挖掘得出的规则与现场监测结果以及 最后将各种数据存入数据库中，为以后的分析积 常用的专家经验基本相符，说明经过数据挖掘系 累实例.整个分析过程是自适应的、智能的. 统处理后得到的结果具有很高的质量，可以应用 此分析过程不同于先前仅仅依靠专家系统 到其他边坡工程实例中， 进行识别边坡稳定性的方法.先前的分析过程一 般是由专家或程序员输入规则到专家系统中，这 3结论 些规则是“唯专家的”，带有很强的主观性：而且， 数据挖掘比传统的分析方法更方便实用，能 这些规则是很难获得的，大大地限制了专家系统 很好地挖掘出地质体各种信息间复杂的关系，在 的应用.如将数据挖掘和专家系统综合起来，便 地质灾害预测中具有广泛的应用前景，本文建立 能很好地解决这些问题，数据挖掘是从数据中获 的预测模型，数据获取方便，准确度高，对工程现 取尚未被人发现的知识，是“唯数据的”，是客观 场具有一定的指导意义， 的.另外，将数据挖掘所获取的各类知识用于专 家系统，就能很好地解决专家系统的瓶颈问题 参考文献 一知识获取. 1冯夏庭，张治强.长江峡工程永久船闸高边坡开挖 为了方便对用户所给的交易数据库D进行数 变形的智能预测刀.辽宁工程技术大学学报，1999， 据挖掘，首先须将数据库中的数量属性分解为若 18(5):463 干个布尔属性，可采用的方法有等分值域法、用 2卢才金，胡厚田，徐建平，等.改进的BP网络在岩质 户交互式分段法以及聚类法，这三种方法各有优 边坡稳定性评判中的应用岩土力学与工程学报， 缺点，等分值域法简单易行，但不利于正确规则 1999.18(3):303 的生成.用户交互式分段法由用户参与分段，有 3冯夏庭，王泳嘉.深部开采诱发的岩爆及其防治策略 利于生成正确的规则，但主观因素太强，聚类法 的研究进展[).中国矿业，1998,75)：42 4 Agrawal R,Srikant R.Fast algorithm for mining of asso- 分段较准确，但使用起来稍显复杂 ciation rules [A].In:Proceeging of the 11th International 数据库中影响边坡破坏类型的因素有10个， Conference on Data Engineering [C].Santiago,1995.25 基本上考虑了各种因素. 5 Srikant R,Agrawal R.Mining quantitative association ru- 2.2模型挖掘过程及挖掘结果 les in large relational tables [A].In:Proceeding of the 由于数据挖掘对数据质量和数据量多少要 ACM SIGMOD Conference on Management of Data [C]. 求很高，要想获得影响因素和被影响因素之间准 Washington,1996.11 确的关系，就必须具备充足的数据样本，而且要 6杨炳儒，张德政，关于知识发现系统的扩展性研究 保证数据质量，不要出现太多的躁声数据，由表 [.北京科技人学学报，2000.22(1)：84 7万军，涂序彦.基于知识的义优化方法).北京科 2可知，数据挖掘能够较准确地进行岩质边坡的 技大学学报，1999,21(4)：413 稳定性和破坏类别的预测侧.在进行数据挖掘的过 8杨炳儒，刘发升.数据挖掘与数据库中知识发现) 程中，由用户指定最小支持度minsupp和最小置 北京科技大学学报.1999,21(2少202 信度minconf.如果发现挖掘得到的规则过多或 9冯夏庭，马平波。基于数据挖掘的地下酮室围岩稳 过少，此时就需要用户调整minsupp和minconf的 定性判别[.岩石力学与工程学报，2000,20(3：306 大小，重新进行挖掘.得到规则后，将其输入专家 10马平波，冯夏庭.基于数据挖掘的深部采场岩爆知 系统，既可为边坡稳定性预测专家提供决策支 识的自动获取).东北大学学报，2000,21(6)：630 持 11张朝晖，陆玉昌.发挺多值属性的关联规则软 件学报，1998.911)：801 用本文提出的算法在支持度8%，置信度 12胡侃，夏绍纬.基于大型数据仓库的数据挖掘小软 99%的前提下，发现了117条规则，根据专家经验 件学报，1998,9(I):53 进行过滤处理后，得到若干有用的规则，例如： (下转第146页)

张 治 强 等 数据 挖 掘 在岩 质 边 坡 稳 定 性 预 测 中的应 用 系 统 进 行 分 析 ， 接 着 将 分 析 结 果 输 入 到 识 别边 坡 稳 定 性 的专 家 系 统 ， 给 出边 坡 稳 定 性 的 风 险估 计 针 对 可 能发 生 的破 坏 方 式 ， 由专 家 系 统 给 出 合 理 的防 治 措 施 ， 在 此 之 后 的现 场 监 测 结 果用 来 校 验 其 合 理 性 ， 并对 某 些 情 况 进 行 适 当 的调 整 最 后 将 各 种 数据 存 入 数 据 库 中 ， 为 以后 的分析 积 累 实例 整 个 分 析 过 程 是 自适 应 的 、 智 能 的 此 分 析 过 程 不 同 于 先 前 仅 仅 依 靠 专 家 系 统 进 行 识 别 边 坡 稳 定性 的方 法 ， 先 前 的分 析 过 程 一 般 是 由专 家 或 程 序 员输 入 规 则 到 专 家 系 统 中 ， 这 些 规 则是 “ 唯专 家 的 ” ， 带有 很 强 的主 观 性 而 且 ， 这 些 规则 是 很 难 获得 的 ， 大 大地 限制 了专 家 系 统 的应 用 如 将 数 据 挖 掘 和 专 家 系 统 综 合 起 来 ， 便 能很 好 地 解 决这 些 问题 数 据 挖 掘 是 从 数 据 中获 取 尚未 被 人 发现 的知 识 ， 是 “ 唯 数 据 的 ” ， 是 客 观 的 另外 ， 将 数 据 挖 掘 所 获 取 的各 类 知 识 用 于 专 家 系 统 ， 就 能很 好 地 解 决 专 家 系 统 的瓶 颈 问题 一一知 识 获 取 为 了方便 对 用 户 所 给 的交 易数据 库 进 行 数 据 挖 掘 ， 首 先 须将 数 据 库 中 的数 量 属 性 分 解 为若 干 个 布 尔 属 性 可 采 用 的方 法 有 等 分 值 域 法 、 用 户 交 互 式 分 段 法 以及 聚类 法 这 三 种 方法 各 有 优 缺 点 ， 等 分 值 域 法 简单 易行 ， 但 不 利 于 正 确 规 则 的生 成 用 户 交互 式 分 段 法 由用 户 参 与 分 段 ， 有 利 于 生 成 正 确 的规 则 ， 但 主 观 因素 太 强 聚类 法 分 段 较 准 确 ， 但 使用 起 来稍 显 复 杂 数据 库 中影 响边 坡 破 坏 类 型 的 因 素 有 个 ， 基 本 上 考 虑 了各 种 因 素 模 型 挖 掘 过 程 及 挖 掘 结 果 由于 数 据 挖 掘 对 数 据 质 量 和 数 据 量 多 少 要 求 很 高 ， 要 想 获得 影 响 因素 和 被 影 响 因素 之 间准 确 的关 系 ， 就 必 须 具 备 充 足 的数 据 样 本 ， 而 且 要 保 证 数据 质 量 ， 不 要 出现 太 多 的躁 声 数 据 由表 可 知 ， 数 据 挖 掘 能够 较 准 确 地 进 行 岩 质 边 坡 的 稳 定性 和 破 坏 类 别 的预 测 在进 行 数 据 挖 掘 的过 程 中 ， 由用 户 指 定 最 小支 持 度 和 最 小 置 信度 如 果 发 现 挖 掘 得 到 的规 则 过 多或 过 少 ， 此 时 就 需 要 用 户 调 整 和 的 大小 ， 重 新进 行 挖 掘 得 到规 则后 ， 将 其 输 入 专 家 系 统 ， 既 可 为 边 坡 稳 定 性 预 测 专 家 提 供 决 策 支 持 用 本 文 提 出 的 算 法 在 支 持 度 ， 置 信 度 的前 提 下 ， 发现 了 条规 则 ， 根 据 专 家经 验 进 行 过 滤 处 理 后 ， 得 到 若 干 有用 的规 则 ， 例 如 如 果 岩 石 单 轴 抗 压 强 度 取 值 在 一 间 ， 地 下 水 条件 为 ， 岩 体 结 构类 型 为块状 ， 安全 系 数 为 ， 则 边 坡 破 坏 形 式 为双 滑 块折 线 型 破 坏 ， 且 支 持 度 为 ， 置 信 度 为 数 据 挖 掘 得 出 的 规 则 与 现 场 监 测 结 果 以及 常用 的专 家 经 验 基 本 相 符 ， 说 明经 过 数 据 挖 掘 系 统 处 理 后 得 到 的结 果 具 有 很 高 的质 量 ， 可 以应 用 到其 他 边 坡 工 程 实 例 中 结 论 数 据 挖 掘 比 传 统 的分 析 方 法 更 方 便 实用 ， 能 很 好 地 挖 掘 出地 质 体各 种信 息 间复杂 的关 系 ， 在 地 质 灾 害预 测 中具有 广 泛 的应 用 前 景 本 文 建 立 的预 测 模 型 ， 数 据 获取 方 便 ， 准 确 度 高 ， 对 工 程 现 场 具 有 一 定 的指 导 意 义 ， 参 考 文 献 冯 夏 庭 ， 张 治 强 长 江 二 峡 工 程 永 久 船 闸 高 边 坡 开 挖 变 形 的智 能 预 测 辽 宁工 程 技术 大 学 学 报 ， ， 卢 才 金 ， 胡厚 田 ， 徐 建平 ， 等 改进 的 网络 在岩 质 边 坡稳 定性 评 判 中的应 用 岩土 力 学 与工 程 学报 ， ， 冯 夏 庭 ， 王 泳 嘉 深 部 开 采 诱 发 的岩爆 及 其 防 治 策 略 的研 究进 展 中 国矿 业 ， ， ， 」 ， ， 七 【 ， 杨 炳 儒 ， 张 德 政 关 于 知 识 发现 系统 的 扩 展 性 研 究 匕京 科 技 大 学 学报 ， ， 万 军 ， 涂 序 彦 基 于 知 识 的广 义 优 化 方 法 北 京科 技 大 学 学 报 ， ， 杨 炳 儒 ， 刘 发 升 数据 挖 掘 与 数据 库 中知 识发现 北 京科 技 人 学 学 报 ， 冯 夏 庭 ， 马 平 波 举 于数 据 挖 掘 的地 下铜 室 围岩稳 定 性 判 别 岩 石 力 学 与 工 程 学 报 ， ， 马平 波 ， 冯 夏 庭 基 于 数据 挖 掘 的深 部 采场 岩 爆 知 识 的 自动 获 取 」东北 大 学 学 报 ， ， 张朝 晖 ， 陆 玉 昌 发 掘 多值 属性 的关联 规 则 软 件学报 ， ， 胡侃 ， 夏 绍 纬 基 于 大 型 数 据 仓库 的 数据 挖 掘 软 件 学报 ， ， 下转第 页

·146. 北京科技大学学报 2003年第2期 10 Kachanov L M.On the Time to Failure under Creep Con- dition [M].Izv Akad Nauk USSA Otd Tekhn Nauk,1958 Inner Variable in Crack Healing Processing ZHANG Yongjun",XUE Ling,HAN Jingtao" 1)Material Science and Engineering School,University of Science and Technology Beijing,Beijing 100083,China 2)The Chinese Society for Metals,Beijing 100711,China ABSTRACT According to the thermodynamics of continuous medium,the dissipation inequation of crack healing is derived from the second law of thermodynamics.An inner variable H is defined which describes the process of crack healing.Based on variable H,the crack healing prosess can be explained,the evolutionary equation and con- stitutive equations of the process can be established,thus making it possible to analyze the process quantitatively. KEY WORDS crack;healing;inner variable;dissipation inequation 本条学米孝条举卷**米华条海冬卷条海学孝茶长每米海米*米#米米孝孝孝孝米学海条海在率换来女米华米*米米※杂米米农来来来旗张海滨染华春#海换米￥海海来凝条※在米#旅米游 (上接第105页) Application of Data Mining to Predicting the Stability of Rock Slope ZHANG Zhiqiang",CAI Sijing",MA Pingbo? 1)Civil and Environmental Engineering School,University Science and Technology Beijing,Beijing 100083,China 2)School of Resource& Civil Engineering.Northern University,Shenyang 110006,China ABSTRACT A method was proposed for assessing the stability of rock slope,of which the knowledge about the stability of rock slopes is extracted from data cases of rock slopes and the integrated intelligent system is built for assessment.The system can be used to predict and assess the stability of any rock slope with the information meas- ured from the rock slope. KEY WORDS data mining;rock slope:stability

北 京 科 技 大 学 学 报 年 第 期 一 ， 、 为从灯期， 方飞 加犷 ， 万刁 五嗯匆 ， ， ， 』， ， 勿 田叭 ， ， 氏 ， 户曲 上接 第 页 刁万 ’ ， ’ 岁几人‘ 咬 ” ， ， ， ， ， ， ， 刀