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[摘 要]伴随计算机技术在各个领域中的广泛应用，尤其是在当前的岩土工程数据挖掘与知识发现中，实现了高效数据录入、查询与统计等功能，其优点与功能逐渐受到人们的欢迎。本文就岩土工程中的数据挖掘与知识发现的概念与特征出发，总结岩土工程中常常采用的方法，从这两方面进行分析，探讨了数据挖掘技术的发展与应用。
[关键词]岩土工程；数据挖掘；知识发现；研究
中图分类号：TP223 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2014）35-0247-01
伴随着计算机技术的不断提升，岩土工程的数据处理也逐渐向信息化的方向发展。就目前的数据库系统来看，已经拥有了高效地数据录入、修改、查询、统计等等功能，但还缺少对未来数据发展趋势的预测，缺乏挖掘数据背后的知识手段，以便岩土工程的后期数据转化提供资源。实际的岩土工程施工中因存在很多的不确定性，好很多的工程设计取决于工程师的经验与判断，而为了提高工程设计与施工的效率与质量，就必须进行数据挖掘与知识发现措施，对岩土工程各个领域进行分析，扩充知识积累，构建良好的岩土工程信息化设计、施工决策平台。
一、 岩土工程中的数据挖掘技术
1.1 常用的数据挖掘技术方法
通常数据挖掘的主要对象就是结构化的关系数据库或者半结构化的网络数据，数据挖掘的任务则是特征规则、关联规则、辨识规则等规则的挖掘，根据不同的任务来分，数据挖掘主要有聚类法、决策树与规则推理法、神经网络法、遗传算法，还有关联规则算法以及粗糙集方法等等的算法。就这些方法来看，都有其一定的优越性，因此在岩土工程中要根据不同的因素来进行数据挖掘方法的选择。
1.2 数据挖掘的一般步骤
岩土工程的数据挖掘原理就是通过对岩土工程的一些历史数据进行分类与聚类、推理记忆或者归纳、拟合等，并找出这些数据、与事实之间存在的潜在知识的过程。实现数据挖掘的一般步骤主要包括以下几个。首先，需要定义问题，先确定好数据挖掘的目的是解决岩土工程实际设计与施工、预测事实间存在的规律、关系与知识问题，并提出这些问题的阶段。然后需要建立数据库并进行有效的管理，建立数据库就是以便对数据进行分期、分类以及统一管理。其次，对数据的预处理主要包括归纳、孤立点分析以及数据变幻三个方面的数据整理，也是整个数据挖掘过程中最为关键的步骤之一。实际的岩土工程中的数据肯定是不完整的、不一致的，因此这个过程需要特别的注意。然后就是进行模型的搜索与管理，利用已经选择好的挖掘工具与技术，让系统自动进行数据处理。另外，要将数据挖掘发现的知识与已有的基础理论相比较、全面进行分析、推理、检验与验证，确保其合理性并进行评价，最后才能进行知识运用。
二、 实际中的岩土工程数据挖掘应用
前面提到，岩土工程伴随着计算机技术的不断进步与发展，背后的许多重要信息也需要挖掘出来加以利用。传统的关系数据库能够满足日常的数据事物处理，但不能准确的预测未来的发展，因此，就需要取长补短，通过数据挖掘技术对地质因素进行内涵处理，彻底的改变传统的建模假设。
1、 数据挖掘在岩土工程的规律统计与关联规则中的应用。
岩土工程的勘察组要大量的工民建、市政以及桥梁、铁路等各阶段的各类测试与室内试验数据的基础。勘察工作完成后会提供给一些勘察报告，而这些勘察数据中有大量的数据没有被利用起来，而这些勘察报告中的数据其实还是存在很大的价值的，就經验取值来按，这种数据包含了不少主观的因素。对此，有一些研究者也做了很多的尝试，在基于土工试验中产生的数据上提出了应用关联规则挖掘数据预处理的技术，还有利用判定书归纳法等等方法试图发掘岩土工程报告数据潜在价值的研究。当前我国岩土工程数据挖掘与知识发现技术主要要求就是可视化、智能化发展要求，对于此，基于GIS的地震砂土液化可视化评价系统应运而生，从设计准则与系统结构来说，该系统都是可以实现这些要求的技术。此外，在工程设计中，设计方案通常还要受很多的直接或者间接因素的影响，再加上这些因素的不确定性与复杂关联性，使得数据更加难以描述与挖掘。同样，在岩土工程设计与关联规则中，也有不少的数据挖掘研究。例如，新版的《岩土勘察规范》中就提到，是通过不同于传统的随机变量理论的随机场理论，更好地去模拟土的空间变异性与相关性。在完善测定分析方法的同时，加大相关数据挖掘工作，通过适当的方法去寻找工程的风险与变形数据特征，给判别与评价工程提供依据。
2、 数据挖掘在岩土工程中的监测与检测应用。
当数据挖掘技术运用在岩土工程的边坡处理中时，因要受边坡稳定性的地质因素与工程因素的综合影响，其随机性、模糊性与可变性等不确定性影响是变化的，这些因素之间又存在复杂的非线性关系，因此数据挖掘就可以用分析边坡的稳定性与变形的预测。通过运用基于粗糙集理论数据挖掘技术，来分析边坡稳定性数据，能够实现从复杂的参数中提取有用决策规则，从而达到准确分析边批稳定性的目的。另外，在环境水文方面，当前也有相关研究是基于水文数据库的全局性多因素数据挖掘，但其研究现状还不成熟，因此，需要在此基础上，进一步对水文序列的相似性、周期性以及序列模式进行研究。总之，数据挖掘技术是融合人工智能、信息融合与数据统计等几方面的研究成功，但数据挖掘的目标必须是可靠的结果，因此要克服其他的辅助技术缺点，尽量避开这些弊端与缺陷。严格要求挖掘过程的数据样本与数据质量，保证高质高效的数据与处理技术，确保挖掘结果的准确性与可靠性、实用性。
结语：事实上，岩土工程中的数据挖掘技术是综合多年来的数理统计与人工智能与知识领域的研究成果的，数据挖掘不仅是一个集成数据库、人工智能、信息融合、可视化的计算机技术，也是挖掘岩土工程背后隐藏知识的一种重要手段。对于数据挖掘的未来发展，仍然需要我们不断的研究与探索，为岩土工程研究提供更准确、可靠的依据。
参考文献
[1]薛祥，孙宏伟，沈滨，于玮，张权益. 岩土工程中的数据挖掘和知识发现探讨[J]. 工程勘察，2007，10：11-16+28.
[2]李德仁，王树良，史文中，王新洲. 论空间数据挖掘和知识发现[J]. 武汉大学学报（信息科学版），2001，06：491-499.
[3]梅时春，李人厚，罗印升. 过程监控中数据挖掘与知识发现理论及应用[J]. 微计算机信息，2002，02：1-3.
[4]宫辉力，赵文吉，李京. 多源遥感数据挖掘系统技术框架[J]. 中国图象图形学报，2005，05：620-623.
[5]吕安民，林宗坚，李成名. 数据挖掘和知识发现的技术方法[J]. 测绘科学，2000，04：36-39+1.
[关键词]岩土工程；数据挖掘；知识发现；研究
中图分类号：TP223 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2014）35-0247-01
伴随着计算机技术的不断提升，岩土工程的数据处理也逐渐向信息化的方向发展。就目前的数据库系统来看，已经拥有了高效地数据录入、修改、查询、统计等等功能，但还缺少对未来数据发展趋势的预测，缺乏挖掘数据背后的知识手段，以便岩土工程的后期数据转化提供资源。实际的岩土工程施工中因存在很多的不确定性，好很多的工程设计取决于工程师的经验与判断，而为了提高工程设计与施工的效率与质量，就必须进行数据挖掘与知识发现措施，对岩土工程各个领域进行分析，扩充知识积累，构建良好的岩土工程信息化设计、施工决策平台。
一、 岩土工程中的数据挖掘技术
1.1 常用的数据挖掘技术方法
通常数据挖掘的主要对象就是结构化的关系数据库或者半结构化的网络数据，数据挖掘的任务则是特征规则、关联规则、辨识规则等规则的挖掘，根据不同的任务来分，数据挖掘主要有聚类法、决策树与规则推理法、神经网络法、遗传算法，还有关联规则算法以及粗糙集方法等等的算法。就这些方法来看，都有其一定的优越性，因此在岩土工程中要根据不同的因素来进行数据挖掘方法的选择。
1.2 数据挖掘的一般步骤
岩土工程的数据挖掘原理就是通过对岩土工程的一些历史数据进行分类与聚类、推理记忆或者归纳、拟合等，并找出这些数据、与事实之间存在的潜在知识的过程。实现数据挖掘的一般步骤主要包括以下几个。首先，需要定义问题，先确定好数据挖掘的目的是解决岩土工程实际设计与施工、预测事实间存在的规律、关系与知识问题，并提出这些问题的阶段。然后需要建立数据库并进行有效的管理，建立数据库就是以便对数据进行分期、分类以及统一管理。其次，对数据的预处理主要包括归纳、孤立点分析以及数据变幻三个方面的数据整理，也是整个数据挖掘过程中最为关键的步骤之一。实际的岩土工程中的数据肯定是不完整的、不一致的，因此这个过程需要特别的注意。然后就是进行模型的搜索与管理，利用已经选择好的挖掘工具与技术，让系统自动进行数据处理。另外，要将数据挖掘发现的知识与已有的基础理论相比较、全面进行分析、推理、检验与验证，确保其合理性并进行评价，最后才能进行知识运用。
二、 实际中的岩土工程数据挖掘应用
前面提到，岩土工程伴随着计算机技术的不断进步与发展，背后的许多重要信息也需要挖掘出来加以利用。传统的关系数据库能够满足日常的数据事物处理，但不能准确的预测未来的发展，因此，就需要取长补短，通过数据挖掘技术对地质因素进行内涵处理，彻底的改变传统的建模假设。
1、 数据挖掘在岩土工程的规律统计与关联规则中的应用。
岩土工程的勘察组要大量的工民建、市政以及桥梁、铁路等各阶段的各类测试与室内试验数据的基础。勘察工作完成后会提供给一些勘察报告，而这些勘察数据中有大量的数据没有被利用起来，而这些勘察报告中的数据其实还是存在很大的价值的，就經验取值来按，这种数据包含了不少主观的因素。对此，有一些研究者也做了很多的尝试，在基于土工试验中产生的数据上提出了应用关联规则挖掘数据预处理的技术，还有利用判定书归纳法等等方法试图发掘岩土工程报告数据潜在价值的研究。当前我国岩土工程数据挖掘与知识发现技术主要要求就是可视化、智能化发展要求，对于此，基于GIS的地震砂土液化可视化评价系统应运而生，从设计准则与系统结构来说，该系统都是可以实现这些要求的技术。此外，在工程设计中，设计方案通常还要受很多的直接或者间接因素的影响，再加上这些因素的不确定性与复杂关联性，使得数据更加难以描述与挖掘。同样，在岩土工程设计与关联规则中，也有不少的数据挖掘研究。例如，新版的《岩土勘察规范》中就提到，是通过不同于传统的随机变量理论的随机场理论，更好地去模拟土的空间变异性与相关性。在完善测定分析方法的同时，加大相关数据挖掘工作，通过适当的方法去寻找工程的风险与变形数据特征，给判别与评价工程提供依据。
2、 数据挖掘在岩土工程中的监测与检测应用。
当数据挖掘技术运用在岩土工程的边坡处理中时，因要受边坡稳定性的地质因素与工程因素的综合影响，其随机性、模糊性与可变性等不确定性影响是变化的，这些因素之间又存在复杂的非线性关系，因此数据挖掘就可以用分析边坡的稳定性与变形的预测。通过运用基于粗糙集理论数据挖掘技术，来分析边坡稳定性数据，能够实现从复杂的参数中提取有用决策规则，从而达到准确分析边批稳定性的目的。另外，在环境水文方面，当前也有相关研究是基于水文数据库的全局性多因素数据挖掘，但其研究现状还不成熟，因此，需要在此基础上，进一步对水文序列的相似性、周期性以及序列模式进行研究。总之，数据挖掘技术是融合人工智能、信息融合与数据统计等几方面的研究成功，但数据挖掘的目标必须是可靠的结果，因此要克服其他的辅助技术缺点，尽量避开这些弊端与缺陷。严格要求挖掘过程的数据样本与数据质量，保证高质高效的数据与处理技术，确保挖掘结果的准确性与可靠性、实用性。
结语：事实上，岩土工程中的数据挖掘技术是综合多年来的数理统计与人工智能与知识领域的研究成果的，数据挖掘不仅是一个集成数据库、人工智能、信息融合、可视化的计算机技术，也是挖掘岩土工程背后隐藏知识的一种重要手段。对于数据挖掘的未来发展，仍然需要我们不断的研究与探索，为岩土工程研究提供更准确、可靠的依据。
参考文献
[1]薛祥，孙宏伟，沈滨，于玮，张权益. 岩土工程中的数据挖掘和知识发现探讨[J]. 工程勘察，2007，10：11-16+28.
[2]李德仁，王树良，史文中，王新洲. 论空间数据挖掘和知识发现[J]. 武汉大学学报（信息科学版），2001，06：491-499.
[3]梅时春，李人厚，罗印升. 过程监控中数据挖掘与知识发现理论及应用[J]. 微计算机信息，2002，02：1-3.
[4]宫辉力，赵文吉，李京. 多源遥感数据挖掘系统技术框架[J]. 中国图象图形学报，2005，05：620-623.
[5]吕安民，林宗坚，李成名. 数据挖掘和知识发现的技术方法[J]. 测绘科学，2000，04：36-39+1.