【摘 要】
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针对滑坡危险性预测中降雨等不确定因素难以衡量,及现有的预测方法大多属于无监督的传统聚类方法,不能有效利用先验信息的问题,为有效提高预测精度,首先提出一种不确定数据距
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针对滑坡危险性预测中降雨等不确定因素难以衡量,及现有的预测方法大多属于无监督的传统聚类方法,不能有效利用先验信息的问题,为有效提高预测精度,首先提出一种不确定数据距离-uv距离,它实现了不确定因素降雨的有效刻画;其次将半监督聚类应用于滑坡危险性预测,引入uv距离,设计了一种基于不确定数据的半监督动态K-均值算法,其有效利用了先验信息,并通过设置隶属度阈值实现了数据集的动态划分,有效提高了预测精度。研究区的实验结果证明了uv距离及算法的有效性。
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