構(gòu)建基于CBR（Case-based reasoning）的滑坡區(qū)域鐵路設(shè)計(jì)方案決策系統(tǒng),旨在為鐵路線路在不良地質(zhì)災(zāi)害區(qū)域繞避還是整治通過的方案比選提供支持。利用CBR技術(shù)將過去海量的設(shè)計(jì)、咨詢等資料結(jié)構(gòu)化地組織起來,通過修改重用運(yùn)用到?jīng)Q策中,可減少?zèng)Q策時(shí)的資源浪費(fèi)以及提高工作效率,且能克服專家系統(tǒng)決策帶來的知識(shí)獲取困難。嘗試構(gòu)建基于CBR的鐵路滑坡決策系統(tǒng),根據(jù)CBR的4R循環(huán):案例檢索（Retrieve）、案例重用（Reuse）、案例修正（Revise）、案例存儲(chǔ)（Retrain）,對(duì)各個(gè)模塊的實(shí)現(xiàn)進(jìn)行研究,并根據(jù)實(shí)際案例檢驗(yàn)其可行性與實(shí)用性。研究的主要內(nèi)容及基本結(jié)論如下:1.探討了鐵路滑坡線路方案決策的影響因素,構(gòu)建屬性指標(biāo)體系并進(jìn)行量化。探尋鐵路滑坡決策面臨的困難,研究將CBR運(yùn)用到鐵路滑坡線路方案決策的可行性。根據(jù)鐵路滑坡線路方案比選的決策流程和CBR決策系統(tǒng)的技術(shù)路線,構(gòu)建基于CBR的滑坡區(qū)域鐵路設(shè)計(jì)方案決策系統(tǒng)框架并在實(shí)際案例運(yùn)用中檢驗(yàn)得出了與實(shí)際相符的結(jié)果。2.根據(jù)CBR的4R循環(huán),分別研究了在鐵路滑坡CBR決策系統(tǒng)構(gòu)建中,案例表達(dá)、案例檢索、案例重用、以及案例維護(hù)等的... 

【文章來源】：西南交通大學(xué)四川省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：109 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 選題的背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 滑坡的研究現(xiàn)狀
        1.2.2 CBR的研究及應(yīng)用現(xiàn)狀
    1.3 研究思路和方法
    1.4 主要研究?jī)?nèi)容和目標(biāo)
第2章 鐵路滑坡特征屬性選擇研究
    2.1 鐵路滑坡概述
        2.1.1 滑坡發(fā)生的影響因素
        2.1.2 鐵路滑坡的危險(xiǎn)性
        2.1.3 鐵路滑坡的治理
        2.1.4 鐵路滑坡的決策難點(diǎn)
    2.2 鐵路滑坡的特征屬性選擇及量化
        2.2.1 指標(biāo)體系
        2.2.2 指標(biāo)量化
    2.3 本章小結(jié)
第3章 基于CBR的滑坡區(qū)域鐵路設(shè)計(jì)方案決策系統(tǒng)的構(gòu)建研究
    3.1 CBR概述
        3.1.1 CBR的特點(diǎn)及分類
        3.1.2 CBR中的技術(shù)概述
        3.1.3 基于CBR的決策系統(tǒng)框架
    3.2 鐵路滑坡案例特征屬性約簡(jiǎn)
        3.2.1 屬性選擇的搜索策略和評(píng)價(jià)策略
        3.2.2 屬性優(yōu)化選擇方法概述
        3.2.3 算例
    3.3 基于CBR的滑坡區(qū)域鐵路設(shè)計(jì)方案決策系統(tǒng)的構(gòu)建
        3.3.1 鐵路滑坡線路方案決策的流程
        3.3.2 鐵路滑坡CBR決策系統(tǒng)的技術(shù)路線和系統(tǒng)框架
        3.3.3 鐵路滑坡CBR決策系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)
    3.4 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的案例重用及決策
        3.4.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的應(yīng)用類型
        3.4.2 常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各模型對(duì)比分析
        3.4.3 算例
    3.5 本章小結(jié)
第4章 鐵路滑坡案例數(shù)據(jù)庫的設(shè)計(jì)及應(yīng)用研究
    4.1 關(guān)系型數(shù)據(jù)庫技術(shù)探討
        4.1.1 數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)
        4.1.2 關(guān)系模型
        4.1.3 E-R模型
        4.1.4 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)
        4.1.5 數(shù)據(jù)庫處理應(yīng)用程序
    4.2 鐵路滑坡案例數(shù)據(jù)庫的設(shè)計(jì)及應(yīng)用
        4.2.1 鐵路滑坡案例E-R模型分析
        4.2.2 鐵路滑坡案例庫關(guān)系模型建立
        4.2.3 鐵路滑坡案例庫應(yīng)用示例
    4.3 本章小結(jié)
第5章 基于CBR的滑坡區(qū)域鐵路設(shè)計(jì)方案決策系統(tǒng)的應(yīng)用
    5.1 案例背景介紹
    5.2 基于CBR的案例求解過程
        5.2.1 提取案例
        5.2.2 案例匹配
        5.2.3 案例重用
        5.2.4 案例入庫
    5.3 本章小結(jié)
結(jié)論與展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄1
    附錄1.1 基于粗糙集的屬性約簡(jiǎn)算法
    附錄1.2 基于信息熵的屬性約簡(jiǎn)算法
    附錄1.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
攻讀碩士學(xué)位期間參加科研與生產(chǎn)實(shí)踐項(xiàng)目情況



本文編號(hào)：3404943