道路交通安全知识提取方法及其递进式模型的研究

道路交通数据资源日益膨胀和复杂化 ,已经远远超出了人脑的记忆和分析能力。面对道路交通的海量数据 ,传统运用的DBMS和OLTP技术 ,已无法发现隐藏在数据背后的关系、规则和发展趋势等新的内容、知识和信息。因此 ,建立基于DMKD的智能道路交通安全决策支持系统是相关部门急需解决的重大课题。笔者重点介绍了数据挖掘、知识发现的概念 ,提出了基于DW +OLAP +DMKD的道路交通安全决策支持系统 ,通过道路交通系统的要素分析 ,介绍了一种面向属性的粗糙集方法提取规则 ,并阐述了一种递进式规则评价提炼过程。     

促进我国道路交通安全建设策略的探讨

道路交通安全是一项复杂的系统工程 ,我国的道路安全建设与国外相比有很大的差距 ,如何提高我国道路交通安全的水平是我们研究的重要课题。笔者分析了当前中国道路交通安全所面临的严峻形势 ,阐述了道路交通安全系统中三要素对系统的影响 ,结合我国实际特点 ,从系统的角度 ,提出了我国道路交通安全建设的策略 ,从而实现减少交通事故 ,达到提高中国道路交通安全水平的目的     

基于Internet的交通道口事故监测管理系统的研究

传统的道路交通监测存在不足之处 ,相应的路口自动监测力量犹显薄弱。对诸如闯红灯 ,闯单禁行线 ,超速等交通违章行为缺乏现代化的监测、取证等必要手段。笔者提出基于Internet的道路交通违章监测系统 ,有效地利用先进的通信及计算机技术 ,为提高交通道口的管理水平 ,确认违章事故提供了手段 ,并对此系统进行深入地分析和设计 ,同时通过实例证明 ,该系统违章监测和事故确认具有的有效性和可操作性。