基于对隧道掘进机大数据挖掘技术的长期研究与积累，作者密切结合工程数据空间特征提取、时序特征提取、关键运行参数预测、隧道施工地质预测的实际需求，系统地阐述和总结了隧道掘进机大数据挖掘的关键技术、理论与方法。
全书共分四篇：第一篇介绍了隧道掘进机运行数据空间特征提取方法；第二篇进一步考虑运行数据序列关系，介绍了隧道掘进机运行数据时序特征提取方法；第三篇依次引入机理、地质等其他相关数据，介绍了隧道掘进机关键运行参数预测方法；第四篇重点关注隧道掘进机运行与地质数据的关联关系，介绍了隧道掘进机施工地质预测方法。
本书可供从事隧道掘进机大数据分析及相关领域，如数据挖掘、算法设计、运行维护、管控平台开发的专业人员阅读和学习，亦可作为高等院校相关专业师生的教学参考。

第1章 绪论
1.1概述
1.2隧道掘进机发展历程
1.3隧道掘进机大数据来源与构成
1.4隧道掘进机大数据理论与实践研究现状
1.4.1隧道掘进机大数据时空特征提取
1.4.2隧道掘进机大数据运行参数预测
1.4.3隧道掘进机大数据施工地质预测
1.5本书主要内容
1.6本章小结
参考文献
第一篇 隧道掘进机运行数据空间特征提取
第2章 强相关属性引导的运行数据聚类
2.1基础知识
2.1.1数据聚类概述
2.1.2模糊c均值算法
2.1.3聚类评价指标
2.2强相关属性引导的模糊c均值算法
2.2.1聚类目标函数构建
2.2.2聚类目标函数优化策略
2.2.3算法分析
2.2.4数值算例测试
2.3隧道掘进机运行数据聚类实验
2.3.1数据来源与工程背景
2.3.2有标注地质工况的运行数据聚类实验
2.3.3无标注地质工况的运行数据聚类实验
2.4本章小结
参考文献
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