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为研究含齿形裂隙岩石在单轴压缩下的破坏特征及强度特性,制作了含不同裂隙倾角和起伏角的齿形裂隙类岩石材料试件,并采用岩石力学伺服试验机进行单轴压缩试验。试验结果表明:(1)试件主要产生拉伸、剪切和拉剪复合裂纹,且根据裂纹的扩展路径可划分为A型(拉伸破坏)、B型(剪切破坏)、C型(复合破坏)3种破坏模式,裂隙倾角对试件最终破坏模式影响显著;(2)当裂隙倾角较小时,试件应力—应变曲线为多峰曲线,随着裂隙倾角的增大,曲线呈单峰形式,表现为延性减弱,脆性增强,而裂隙倾角相同但起伏角不同的试件应力—应变曲线大致相同;(3)当裂隙起伏角相同时,试件当量峰值强度随裂隙倾角的增大呈先减小后增大的规律,且裂隙起伏角对试件当量峰值强度的影响小于裂隙倾角。 相似文献
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针对现有图形模糊聚类算法合理性差和抗噪能力弱的问题,提出嵌入对称正则项的图形模糊聚类鲁棒算法。将样本聚类所对应的中立度与拒分度相结合构造对称正则项,嵌入现有图形模糊聚类所对应的目标函数;同时,利用像素邻域所对应的均值信息辅助当前像素聚类并构造了空间信息约束正则项,采用拉格朗日乘子法获得正则化图形模糊聚类鲁棒分割算法。不同噪声干扰图像分割结果表明,所建议的分割算法是有效的,相比现有的鲁棒模糊聚类分割算法具有更强的抑制噪声能力。 相似文献
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针对谱聚类融合模糊C-means(FCM)聚类的蛋白质相互作用(PPI)网络功能模块挖掘方法准确率不高、执行效率较低和易受假阳性影响的问题,提出一种基于模糊谱聚类的不确定PPI网络功能模块挖掘(FSC-FM)方法。首先,构建一个不确定PPI网络模型,使用边聚集系数给每一条蛋白质交互作用赋予一个存在概率测度,克服假阳性对实验结果的影响;第二,利用基于边聚集系数流行距离(FEC)策略改进谱聚类中的相似度计算,解决谱聚类算法对尺度参数敏感的问题,进而利用谱聚类算法对不确定PPI网络数据进行预处理,降低数据的维数,提高聚类的准确率;第三,设计基于密度的概率中心选取策略(DPCS)解决模糊C-means算法对初始聚类中心和聚类数目敏感的问题,并对预处理后的PPI数据进行FCM聚类,提高聚类的执行效率以及灵敏度;最后,采用改进的边期望稠密度(EED)对挖掘出的蛋白质功能模块进行过滤。在酵母菌DIP数据集上运行各个算法可知,FSC-FM与基于不确定图模型的检测蛋白质复合物(DCU)算法相比,F-measure值提高了27.92%,执行效率提高了27.92%;与在动态蛋白质相互作用网络中识别复合物的方法(CDUN)、演化算法(EA)、医学基因或蛋白质预测算法(MGPPA)相比也有更高的F-measure值和执行效率。实验结果表明,在不确定PPI网络中,FSC-FM适合用于功能模块的挖掘。 相似文献