【摘 要】
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孔压静力触探测试数据在海底土分类、地层划分中有重要应用。以往的分层方法在CPTU指标的选取上有较大的主观性,分层结果不很准确,在已有的K均值聚类判层方法基础上,使用自编
【机 构】
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国网浙江省电力有限公司舟山供电公司,浙江舟山海洋输电研究院有限公司,国家海洋局第二海洋研究所
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孔压静力触探测试数据在海底土分类、地层划分中有重要应用。以往的分层方法在CPTU指标的选取上有较大的主观性,分层结果不很准确,在已有的K均值聚类判层方法基础上,使用自编码神经网络对投入聚类的海底孔压静力触探指标进行降维,去除冗余特征,优化特征间的权重,对得到的特征子集进行K均值聚类,发现聚类分层结果的轮廓系数等聚类评价指标都大为提高。通过在舟山海域海底地层CPTU数据上的应用,证实了所提出的方法在判断土类数目和划分土层边界方面的准确性。
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