XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System平均向量
Coverage-vality-Awawawawe Algorithmic Rustise
图4。替代物相对位置与数据簇的相对位置的四个可能性。黑色箭头指示超平面的正常向量，指向与正标相关的区域。在情况1中，两个平均向量通过超平面正确分类。在情况2和3中，只有一个平均向量中的一个被正确分类。情况4是微不足道的，因为没有正确分类的均值向量，导致微不足道的覆盖范围和有效性cobσ+1 = vabσ -1 =0。
机器学习用于指导隧道施工
符号列表 α 岩体中薄弱面的方向。 β g , β l 分别为粒子群优化算法的全局和局部学习参数。 γ 土壤单位重量。 γ SVM 支持向量机核系数。 ϵ 高斯噪声。 ζ(x) 输入值 x 的高斯隶属函数。 θ 隧道掘进机俯仰角。 κ 土壤卸载-重新加载曲线的斜率。 μ(x) 高斯过程的平均向量。 ν l 隧道衬砌的泊松比。 ν s 土壤的泊松比。 ρ 1 , ρ 2 两个随机初始化的向量，其条目范围在 0 和 1 之间。 σ 高斯函数的标准偏差。 ϕ′ 土壤摩擦角。 ψ′ 土壤扩张角。 A 隧道掘进机的表面积。 a 使用模糊 c 均值聚类算法控制系统模糊性的参数。AR 隧道掘进机推进速度。b 可调偏差矢量。BI 岩体脆性指数。C 管串收敛。c 高斯函数均值。c′ 土壤黏聚力。CP 刀盘功率。CM 施工方法。D 隧道掘进机直径。dj 数据聚类中心 j。D c 隧道掘进机刀盘直径。DPW 弱面间深度。E l 隧道衬砌杨氏模量。E s 土壤杨氏模量。EI 抗弯刚度。EPB 土压平衡。f ( x ) 表示数据底层结构的潜在函数。FPI 场穿透指数。g* 粒子群优化算法的全局最佳历史位置。GSI 地质强度指数。H 隧道覆盖深度。H w 隧道掘进机上方地下水位高度。 it, il 土面沉降曲线横、纵向拐点。J FCM 模糊c均值聚类目标函数。JF 隧道掘进机顶进力。K 侧向土压力系数。ks 土的渗透性。k sub 路基反力模量。k ( x , x ′) 输入对x和x′的协方差函数。