2、 數據挖掘在岩土工程中的監測與檢測應用。
當數據挖掘技術運用在岩土工程的邊坡處理中時，因要受邊坡穩定性的地質因素與工程因素的綜合影響，其隨機性、模糊性與可變性等不確定性影響是變化的，這些因素之間又存在複雜的非線性關係，因此數據挖掘就可以用分析邊坡的穩定性與變形的預測。通過運用基於粗糙集理論數據挖掘技術，來分析邊坡穩定性數據，能夠實現從複雜的參數中提取有用決策規則，從而達到準確分析邊批穩定性的目的。另外，在環境水文方麵，當前也有相關研究是基於水文數據庫的全局性多因素數據挖掘，但其研究現狀還不成熟，因此，需要在此基礎上，進一步對水文序列的相似性、周期性以及序列模式進行研究。總之，數據挖掘技術是融合人工智能、信息融合與數據統計等幾方麵的研究成功，但數據挖掘的目標必須是可靠的結果，因此要克服其他的輔助技術缺點，盡量避開這些弊端與缺陷。嚴格要求挖掘過程的數據樣本與數據質量，保證高質高效的數據與處理技術，確保挖掘結果的準確性與可靠性、實用性。
結語：事實上，岩土工程中的數據挖掘技術是綜合多年來的數理統計與人工智能與知識領域的研究成果的，數據挖掘不僅是一個集成數據庫、人工智能、信息融合、可視化的計算機技術，也是挖掘岩土工程背後隱藏知識的一種重要手段。對於數據挖掘的未來發展，仍然需要我們不斷的研究與探索，為岩土工程研究提供更準確、可靠的依據。
參考文獻
[1]薛祥，孫宏偉，沈濱，於瑋，張權益. 岩土工程中的數據挖掘和知識發現探討[J]. 工程勘察，2007，10：11-16+28.
[2]李德仁，王樹良，史文中，王新洲. 論空間數據挖掘和知識發現[J]. 武漢大學學報（信息科學版），2001，06：491-499.
[3]梅時春，李人厚，羅印升. 過程監控中數據挖掘與知識發現理論及應用[J]. 微計算機信息，2002，02：1-3.
[4]宮輝力，趙文吉，李京. 多源遙感數據挖掘係統技術框架[J]. 中國圖象圖形學報，2005，05：620-623.
[5]呂安民，林宗堅，李成名. 數據挖掘和知識發現的技術方法[J]. 測繪科學，2000，04：36-39+1.