相联规则的粗熵挖掘方法及其在肇事逃逸侦破中的应用

针对传统数据挖掘算法在处理包含不确定性因素的多源信息场景中存在的因掺杂额外的人为因素而导致误差的缺陷,提出了一种基于粗糙熵的相联规则的挖掘方法,并给出了该方法的评析途径·将研究的方法应用于公安系统的交通肇事逃逸案的侦破中,从历史数据中挖掘出了相联规则,为公安系统对交通肇事逃逸案的侦破提供了一种高效和实用的手段·应用范例验证了该方法的有效性·

用于知识规则挖掘的粗集归纳中类化方法的研究

针对将面向属性的归纳和粗糙集理论相结合的现有类化方法中存在的属性概化过重地依赖于阈值控制以及没有考虑属性动态变化的缺陷,提出了一种新的类化方法,即通过对分层类化方法的研究,在考虑最小信任度和最小支持率两因素的前提下,提出了粗粒度和细粒度区化方法.将设计的方法用于基于粗糙集理论的知识规则挖掘中,从玻璃碎片的动态数据库中提取了有效规则.交通肇事逃逸侦破系统的应用实践验证了方法的有效性.

交通拥挤的经济学分析

交通拥挤不仅成为我国许多大城市一个日益严重的社会问题,而且给城市造成巨大的经济损失,论文试图从微观经济学的角度,用供求理论和博弈论分析产生这一社会现象的原因,并在此基础上,从需求管理角度提出解决城市交通拥挤的措施和建议.

限速标志警示能力模拟试验

为研究交通标志的警告和示意能力,本课题研究的主要内容是在驾驶模拟器上建成危险路段——设置6个不同组别的限速标志的弯道虚拟场景,通过驾驶员在昆明理工大学自主研发的面向道路交通的高级驾驶模拟器(KMRTS)上进行仿真试验,获取道路沿线的速度,然后以速度和加速度轨迹和均值为基础,分析限速标志的警示能力。得出驾驶员在行车过程中,并不按标志指示速度行车。

基于交通事故分布的交通控制分析

为更好的管理和控制交通,提高控制效果,降低交通事故,文章以各交通控制方式下的交通事故发生率、死亡人数和受伤人数及其经济损失分布为基础,对比分析各交通控制方式的优劣,寻找最有效的交通控制方式,以提高交通安全。