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基于数据挖掘的铁路车站信号平面布置图信息提取
被引量:
1
1
作者
龙芳
杨扬
《铁路计算机应用》
2022年第12期1-7,共7页
针对铁路车站信号平面布置图因数据格式不同而导致其数据无法二次利用的问题,提出基于数据挖掘的车站信号平面布置图信息提取方法。文章构建铁路信号工程图例模型与编码,基于RV-DBSCAN算法,将图形数据聚类为图形组;通过C4.5决策树构建模...
针对铁路车站信号平面布置图因数据格式不同而导致其数据无法二次利用的问题,提出基于数据挖掘的车站信号平面布置图信息提取方法。文章构建铁路信号工程图例模型与编码,基于RV-DBSCAN算法,将图形数据聚类为图形组;通过C4.5决策树构建模型,以识别铁路信号图例。试验结果表明,聚类方法FMI评分0.9860,分类算法准确率95.64%,能够准确识别布置图中的图例符号数据,为布置图信息的二次利用提供了数据通用接口。
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关键词
车站信号平面布置图
图
纸识别
数据挖掘
DBSCAN算法
C4.5决策树
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职称材料
题名
基于数据挖掘的铁路车站信号平面布置图信息提取
被引量:
1
1
作者
龙芳
杨扬
机构
西南交通大学信息科学与技术学院
出处
《铁路计算机应用》
2022年第12期1-7,共7页
基金
中国铁路总公司科技研究开发计划课题(2017X011-A)。
文摘
针对铁路车站信号平面布置图因数据格式不同而导致其数据无法二次利用的问题,提出基于数据挖掘的车站信号平面布置图信息提取方法。文章构建铁路信号工程图例模型与编码,基于RV-DBSCAN算法,将图形数据聚类为图形组;通过C4.5决策树构建模型,以识别铁路信号图例。试验结果表明,聚类方法FMI评分0.9860,分类算法准确率95.64%,能够准确识别布置图中的图例符号数据,为布置图信息的二次利用提供了数据通用接口。
关键词
车站信号平面布置图
图
纸识别
数据挖掘
DBSCAN算法
C4.5决策树
Keywords
station signal layout plan
drawing recognition
data mining
DBSCAN algorithm
C4.5 decision tree
分类号
U284.3 [交通运输工程—交通信息工程及控制]
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作者
出处
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被引量
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1
基于数据挖掘的铁路车站信号平面布置图信息提取
龙芳
杨扬
《铁路计算机应用》
2022
1
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