【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于数据处理，具体涉及基于模糊c均值聚类的施工现场质量管理评估系统。
技术介绍
1、施工现场的质量管理是工程建设中的关键环节，直接关系到工程的安全性、耐久性和最终的使用性能。在传统的质量管理过程中，通常依赖于人工检查、统计分析以及经验判断等方法。这些方法虽然在一定程度上能够保证施工质量，但由于数据量大、质量指标多维且复杂，人工方法往往难以全面捕捉和处理所有影响质量的因素。此外，人工检查存在主观性，容易受到检查人员经验和判断能力的影响，导致质量评估结果不够准确和全面。随着信息技术的发展，越来越多的自动化和智能化手段被引入到施工现场的质量管理中。
2、现有技术中，基于数据分析和机器学习的方法逐渐被应用于施工质量管理领域。例如，一些研究提出了利用支持向量机、随机森林等传统机器学习算法对施工质量指标数据进行分类和预测。这些方法通过对历史数据的学习，建立质量评估模型，并应用于新数据的评估。然而，这些传统机器学习方法在处理施工现场多维度、非线性和分布复杂的质量指标数据时，存在一定的局限性。首先，传统的机器学习方法通常依赖于大量的标注数据进行训练，然而在实际施工现场，获取足够的高质量标注数据并不容易。此外，这些方法在处理高维数据时，容易出现“维度灾难”问题，导致模型的泛化能力下降，难以在复杂的实际场景中取得良好的效果。针对这一问题，近年来，模糊c均值聚类（fcm）算法逐渐受到关注。模糊c均值聚类算法是一种无监督的聚类方法，通过模糊隶属度矩阵，将每个数据点同时归属于多个簇，并根据隶属度的大小确定数据点与各个簇的关系。与传统
3、首先，模糊c均值聚类算法对初始簇中心的选择敏感，不同的初始簇中心可能导致不同的聚类结果，这在多维数据环境下尤为明显。施工现场的数据往往呈现出非线性和高维度的特点，这使得初始簇中心的选择更加复杂和难以确定。如果初始簇中心选择不当，可能会导致聚类结果偏离实际情况，降低质量评估的准确性。其次，现有的模糊c均值聚类算法在处理多维数据时，通常采用简单的欧几里得距离作为度量标准。然而，施工现场的质量指标数据往往具有多样性和复杂的内在结构，单一的欧几里得距离难以充分反映数据点之间的真实关系。例如，对于两个质量指标相似但数值不同的数据点，欧几里得距离可能会夸大它们之间的差异，而忽略它们在特征空间中的相似性。这样会导致聚类结果不能准确地反映数据的实际分布，影响质量评估的效果。
技术实现思路
1、鉴于此，本专利技术的主要目的在于提供基于模糊c均值聚类的施工现场质量管理评估系统，不仅显著提升了对复杂质量指标数据的处理能力，还通过精细化的聚类分析和自适应调整机制，确保了质量评估的准确性和可靠性。这对于提高施工项目的整体质量控制水平、降低施工风险、提升工程安全性具有重要的实际意义。
2、本专利技术采用的技术方案如下：
3、基于模糊c均值聚类的施工现场质量管理评估系统，所述系统包括：数据获取与标准化单元、模糊c均值聚类单元和质量管理评估单元；所述数据获取与标准化单元，用于获取施工现场的多个维度的质量指标数据，将每个维度的质量指标数据作为一个元素，组成多维质量指标向量，对多维质量指标向量进行非线性标准化，得到标准化质量指标；所述模糊c均值聚类单元，用于初始化一个模糊隶属度矩阵，计算标准化质量指标的加权簇中心；计算标准化质量指标中每个元素到各个加权簇中心的自适应距离；基于自适应距离，考虑局部密度，更新模糊隶属度矩阵；设定模糊c均值聚类的目标函数，基于目标函数对标准化质量指标进行聚类；所述质量管理评估单元，用于基于聚类结果，计算标准化质量指标中每个元素在其对应的簇中的局部密度一致性指数，然后将所有元素对应的局部密度一致性指数相加，得到对应的质量指数，将质量指数与预设的质量管理等级区间进行比较，得到质量管理评估结果。
4、进一步的，每个维度的质量指标数据对应一个种类的质量指标数据；同一维度的质量指标数据包括一个或多个该种类的质量指标数据的样本；所述质量指标数据的种类包括：结构安全性指标数据、材料质量指标数据、设备管理指标数据、安全管理指标数据和进度管理指标数据；所述结构安全性指标数据包括：混凝土强度和钢筋保护层厚度；所述材料质量指标数据包括：原材料合格率和材料使用前检验率；所述设备管理指标数据包括：设备完好率和设备定期维护率；所述安全管理指标数据包括：安全事故发生率；所述进度管理指标数据包括：工期偏差率、关键节点完成率和返工率。
5、进一步的，数据获取与标准化单元通过如下公式，对多维质量指标向量中第个维度的质量指标向量进行非线性标准化，得到第个维度的标准化质量指标：
6、；
7、其中，为第个维度的标准化质量指标；为第个维度的原始的质量指标数据；为第个维度的质量指标数据的平均值；为第个维度的质量指标数据的标准差；为第个维度的质量指标数据的中位数；和分别为第个维度的质量指标数据的最大值和最小值；为第个维度的自适应参数；为第个维度的阈值参数；和均为下标索引；为绝对值运算；将每个维度的标准化质量指标作为一个元素，构建标准化质量指标。
8、进一步的，第个维度的自适应参数使用如下公式进行计算：
9、；
10、其中，为第维度的质量指标数据和第维度的质量指标数据的协方差；为质量指标数据的维度数量；为第个维度的质量指标数据的标准差；第个维度的阈值参数使用如下公式进行计算：
11、；
12、其中，为第个维度的质量指标数据的样本数量；为第个维度的质量指标数据的第个样本；为下标索引。
13、进一步的，模糊c均值聚类单元初始化一个模糊隶属度矩阵；其中，为模糊隶属度矩阵中的第行，第列的元素；为簇的数量；通过如下公式，计算加权簇中心：
14、；
15、其中，为下标索引；为第个维度的标准化质量指标；为标准化质量指标的元素的均值；为l2范数；为加权簇中心计算中的尺度参数，控制高斯核的宽度；为第个簇的加权簇中心。
16、进一步的，模糊c均值聚类单元，通过如下公式，计算标准化质量指标中每个元素到各个加权簇中心的自适应距离；
17、；
18、其中，为第个维度的标准化质量指标到加权簇中心的自适应距离；为控制重构误差在自适应距离中的权重的参数；为非线性特征映射函数，将映射到更高维的特征空间；为稀疏编码的字典矩阵；为第个加权簇中心在字典下的稀疏编码；为控制逻辑函数项在自适应距离中的权重的参数；为逻辑函数的陡度参数；为转置运算。
19、进一步的，模糊c均值聚类单元，通过如下公式，基于自适应距离，考虑局部密度，更新模糊隶属度矩阵：
20、；
21、其中，为模糊度参数，控制聚类的模糊程度，当越接近1时，聚类越本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于模糊C均值聚类的施工现场质量管理评估系统，其特征在于，所述系统包括：数据获取与标准化单元、模糊C均值聚类单元和质量管理评估单元；所述数据获取与标准化单元，用于获取施工现场的多个维度的质量指标数据，将每个维度的质量指标数据作为一个元素，组成多维质量指标向量，对多维质量指标向量进行非线性标准化，得到标准化质量指标；所述模糊C均值聚类单元，用于初始化一个模糊隶属度矩阵，计算标准化质量指标的加权簇中心；计算标准化质量指标中每个元素到各个加权簇中心的自适应距离；基于自适应距离，考虑局部密度，更新模糊隶属度矩阵；设定模糊C均值聚类的目标函数，基于目标函数对标准化质量指标进行聚类；所述质量管理评估单元，用于基于聚类结果，计算标准化质量指标中每个元素在其对应的簇中的局部密度一致性指数，然后将所有元素对应的局部密度一致性指数相加，得到对应的质量指数，将质量指数与预设的质量管理等级区间进行比较，得到质量管理评估结果。
2.如权利要求1所述的基于模糊C均值聚类的施工现场质量管理评估系统，其特征在于，每个维度的质量指标数据对应一个种类的质量指标数据；同一维度的质量指标数据包括一个或多
3.如权利要求2所述的基于模糊C均值聚类的施工现场质量管理评估系统，其特征在于，数据获取与标准化单元通过如下公式，对多维质量指标向量中第个维度的质量指标向量进行非线性标准化，得到第个维度的标准化质量指标：
4.如权利要求3所述的基于模糊C均值聚类的施工现场质量管理评估系统，其特征在于，第个维度的自适应参数使用如下公式进行计算：
5.如权利要求4所述的基于模糊C均值聚类的施工现场质量管理评估系统，其特征在于，模糊C均值聚类单元初始化一个模糊隶属度矩阵；其中，为模糊隶属度矩阵中的第行，第列的元素；为簇的数量；通过如下公式，计算加权簇中心：
6.如权利要求5所述的基于模糊C均值聚类的施工现场质量管理评估系统，其特征在于，模糊C均值聚类单元，通过如下公式，计算标准化质量指标中每个元素到各个加权簇中心的自适应距离；
7.如权利要求6所述的基于模糊C均值聚类的施工现场质量管理评估系统，其特征在于，模糊C均值聚类单元，通过如下公式，基于自适应距离，考虑局部密度，更新模糊隶属度矩阵：
8.如权利要求7所述的基于模糊C均值聚类的施工现场质量管理评估系统，其特征在于，局部密度使用如下公式进行计算：
9.如权利要求8所述的基于模糊C均值聚类的施工现场质量管理评估系统，其特征在于，模糊C均值聚类的目标函数使用如下公式进行表示：
...【技术特征摘要】
1.基于模糊c均值聚类的施工现场质量管理评估系统，其特征在于，所述系统包括：数据获取与标准化单元、模糊c均值聚类单元和质量管理评估单元；所述数据获取与标准化单元，用于获取施工现场的多个维度的质量指标数据，将每个维度的质量指标数据作为一个元素，组成多维质量指标向量，对多维质量指标向量进行非线性标准化，得到标准化质量指标；所述模糊c均值聚类单元，用于初始化一个模糊隶属度矩阵，计算标准化质量指标的加权簇中心；计算标准化质量指标中每个元素到各个加权簇中心的自适应距离；基于自适应距离，考虑局部密度，更新模糊隶属度矩阵；设定模糊c均值聚类的目标函数，基于目标函数对标准化质量指标进行聚类；所述质量管理评估单元，用于基于聚类结果，计算标准化质量指标中每个元素在其对应的簇中的局部密度一致性指数，然后将所有元素对应的局部密度一致性指数相加，得到对应的质量指数，将质量指数与预设的质量管理等级区间进行比较，得到质量管理评估结果。
2.如权利要求1所述的基于模糊c均值聚类的施工现场质量管理评估系统，其特征在于，每个维度的质量指标数据对应一个种类的质量指标数据；同一维度的质量指标数据包括一个或多个该种类的质量指标数据的样本；所述质量指标数据的种类包括：结构安全性指标数据、材料质量指标数据、设备管理指标数据、安全管理指标数据和进度管理指标数据；所述结构安全性指标数据包括：混凝土强度和钢筋保护层厚度；所述材料质量指标数据包括：原材料合格率和材料使用前检验率；所述设备管理指标数据包括：设备完好率和设备定期维护率；...
【专利技术属性】
技术研发人员：张龙，熊英吉，王强，吴颖，王莎，
申请(专利权)人：四川智浩工程技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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