点化属性圆方法在边坡稳定性分类中的应用

"本文提出了点化属性圆的多范围属性分类方法，用于研究边坡稳定性状态的分类。通过对属性圆的基本性质、点化方法和分类过程的探讨，该方法能有效处理具有范围属性的边坡稳定性因素。通过实例分析，将十个边坡依据四个属性进行分类，展示了方法的应用效果。" 点化属性圆分类方法是一种在处理复杂属性数据时，特别是那些具有范围而非单一数值的属性时的有效工具。在边坡稳定性分析中，影响因素如地质结构、降雨量、土壤类型等往往无法用单一数值精确描述，而是表现为一定的范围。属性圆的概念由此引入，它将每个因素视为一个圆形区域，区域的大小代表因素的不确定性或范围。 属性圆的基本性质包括圆心和半径，圆心代表属性的期望值，半径则反映了属性的不确定性。点化属性圆是将连续的属性圆转化为离散的点集，使得分类过程更为简洁和易于计算。点化过程通常涉及对属性范围的细分和采样，生成一系列代表属性可能状态的点。 在边坡稳定性状态分类中，点化属性圆方法通过计算不同边坡各属性点与参考点（通常是理想稳定状态）的距离，将边坡分到不同的类别。当这些距离满足特定阈值时，边坡被归为同一组，表示它们在稳定性上的相似性。例如，在案例研究中，当阈值为0.09时，边坡被分为三组，揭示了它们在稳定性状态上的差异。 该方法的应用不仅提供了边坡稳定性评估的新视角，还具有较高的分类准确性和实用性。然而，任何分类方法都存在误差，点化属性圆方法也不例外。误差可能源于属性点的采样不充分、属性间关联性的忽视以及阈值选取的主观性。因此，选择合适的采样策略、考虑属性间的相互作用以及优化阈值设定是提高分类精度的关键。 此外，点化属性圆方法还可以扩展到其他领域，如地质灾害预测、环境风险评估等，只要涉及到多因素、多范围属性的问题，该方法都能提供有力的支持。未来的研究可以进一步探讨如何结合机器学习或数据挖掘技术，优化点化属性圆的构建和分类过程，以实现更智能、更自动化的决策支持。 关键词: 安全系统工程，范围属性，点化属性圆，边坡稳定性，分类方法 中图分类号: X913.4 文献标志码: A 文章编号: 1001-3695(2021)01-031-0155-04 doi: 10.19734/j.issn.1001-3695.2019.11.0659