作者：井彦林; 仵彦卿; 曹广祝; 崔中兴土力学数据挖掘数据压缩分类回归树概率神经网络分类规则
摘要：依据数据挖掘技术,采用分类回归树决策树和概率神经网络对黄土的分类规则进行挖掘.利用主成分分析法对数据进行了清洗和降维处理,以处理后的新变量作为挖掘对象,使挖掘出的分类模型和规则得到了简化,提高了计算精度;同时归纳出了影响黄土分类的因素,所挖掘出的分类规则可用于黄土地层的智能划分.研究结果表明,挖掘出的知识具有良好的实用性.
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《岩石力学与工程学报》（CN：42-1397/O3）是一本有较高学术价值的大型月刊，自创刊以来，选题新奇而不失报道广度，服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《岩石力学与工程学报学报》反映我国岩石力学与工程的新成就、新理论、新方法、新经验、新动向，促进海内外学术交流，特别欢迎国家重大项目、国家自然科学基金项目及其他重要项目的研究成果，倡导和鼓励有实践经验的作者撰稿，并优先刊用这些稿件，本刊也发表少数侧重于工程应用的土力学方面的文章。
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