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文檔簡介
1、本文集成多學科知識,將現(xiàn)代計算機、通信、可視化、人工智能、管理學等多類知識綜合應用于大壩安全監(jiān)控領(lǐng)域的研究中,深入探討了研制混凝土壩健康診斷及其預警系統(tǒng)的實現(xiàn)方法和技術(shù)。主要研究內(nèi)容如下: (1)探討了大壩健康診斷及其預警系統(tǒng)的功能和總體結(jié)構(gòu)體系,同時,以先進的UML建模語言為基礎(chǔ),并考慮大壩健康診斷及其預警系統(tǒng)的特點和實際情況,研究了系統(tǒng)的多維軟件體系結(jié)構(gòu)。 (2)構(gòu)建了混凝土壩結(jié)構(gòu)健康診斷的結(jié)構(gòu)體系。據(jù)此,以混凝土壩
2、結(jié)構(gòu)健康狀況為診斷目標,依據(jù)診斷理論的思想,利用粗糙集理論、模糊邏輯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等多領(lǐng)域知識,進行有機智能融合,提出了基于粗糙集的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)健康綜合診斷方法。 (3)建立了基于數(shù)據(jù)倉庫的大壩安全監(jiān)測信息的智能集成結(jié)構(gòu),從多個角度對不同類型的大壩監(jiān)測信息進行智能集成,使得大壩的各種信息的潛在價值能夠得到充分地發(fā)揮。 (4)提出了融合小波分析對大壩數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)預處理的方法,進而更加有效地提高了大壩數(shù)據(jù)倉庫中數(shù)據(jù)預處理的效率和
3、數(shù)據(jù)信息的質(zhì)量。同時,研究了利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的關(guān)聯(lián)分析模式,挖掘出蘊藏于大壩數(shù)據(jù)倉庫中的潛在有用知識。 (5)探討了利用現(xiàn)代可視化技術(shù)提高大壩安全管理水平的方法。將可視化數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應用到大壩健康診斷及其預警系統(tǒng)的可視化中,通過可視化技術(shù)將大壩監(jiān)測數(shù)據(jù)進行三維立體可視化,并采用OLAP技術(shù)對其進行多維分析,以求更加有效地剖析數(shù)據(jù)。 (6)綜合上述研究成果,利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和可視化技術(shù),以古田溪一級大壩為例,開發(fā)了福建省大
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