智能交通系统（ITS）共用信息平台构架及解决方案初步分析

本文提出了基于信息处理和数据挖掘的智能交通系统共用信息平台的基本构架，并对平台的功能构成、初步解决方案和平台构建当中涉及的关键技术问题进行分析。根据ITS共用信息平台的总体目标——以各ITS子系统中提取各种共性和相关信息，采用先进的数据分析、统计、挖掘和关联等技术，为各层次的用户主体提供基于全系统范围内的信息服务和辅助决策，本文不仅提出了ITS共用信息平台的总体构架设计，以及各项功能的构成和要求；而且对构筑信息平台的关键技术，如信息源接口与信息统一标准设计、GIS底层平台、以CORBA为核心的中间件体系、数据挖掘和数据仓库技术、用户服务软件开发与安全措施等，分别进行了论述分析。     

大数据分析技术在桥梁健康监测中的应用

文章首先对大数据的基本概念进行探讨,在此基础上提出桥梁健康监测大数据中心的概念,并对其处理系统的功能与内容、总体架构进行介绍,指出了大数据分析技术在桥梁健康检测中的应用前景和方向。     

对APriori算法的一个改进

介绍了关联规则挖掘的研究情况，并在分析关联规则的数据挖掘算法的基础上，针对Apriori算法进行深入研究，提出了Apriori—1算法，新算法在计算候选大项集支持度所涉及的记录数目将小于事务数据库中原始的记录数目，提高了原算法的效率，具有一定的实用性．     

DW及OLAP在现代企业MIS中的应用研究

分析了联机事务处理系统和联机分析处理系统的不同点，讨论了AI、DW、DM、OLAP技术在现代企业MIS系统中的应用，研究了综合DSS的体系结构，基于大型数据库系统Sybase和前台数据库开发工具PowerBuilder提出了一种通用的OLAP需求实现方法，并通过实际系统证明该方法是切实可行的。     

数据挖掘技术在行车调整中的应用研究

在对行车调整问题进行分析的基础上,结合数据挖掘技术,采用决策树的方法,以寻找连带晚点时间总和最小的调整策略为目标,对以往积累的与运行图相关的数据资源进行分析重构,寻找各故障模式下较优的行车调整策略,并对数据挖掘模型的运行机制进行了论述。该模型在实验室中得到了应用,并取得了良好的效果。     

对Apriori算法的进一步改进

介绍了关联规则挖掘的情况,并在分析关联规则的数据挖掘算法的基础上,针对Aprion算法和Apriori-1算法进行深入研究,提出了apriori-2算法,新算法在计算候选大项集支持度所涉及的记录数目将小于事务数据库中原始的记录数目,提高了原算法的效率,具有一定的实用性.     

用数据挖掘和本体实现空间信息系统语义互操作

介绍了一种利用数据挖掘和本体实现信息系统互操作的新方法．该方法通过基于本体的逻辑推理实现概念语义在不同空间信息系统之间的转换，利用数据挖掘技术从候选集合中确定转换集合并将操作的结果返回给用户，从而完成空间信息系统的互操作，提高了空间信息系统互操作的鲁棒性和伸缩性．     

水上交通事故模式的研究

文中提出采用数据仓库技术搭建水上交通事故(事件)管理、分析信息平台，利用数据挖掘技术自动描述、寻找事故数据背后有价值的的模式和知识．实例给出1995～2000年期间长江水域的船舶事故(事件)历史数据库的构建，通过重特大恶性碰撞事故案例的数据挖掘，量化提取事故特征，并利用广义线性模型对船舶碰桥事故建立概率预测模型，为科学组织管理长江水上交通提供理论依据．     

神经网络方法在数据挖掘中的应用

通过分析当前一些数据挖掘方法的局限性，介绍一种基于关系数据库的数据挖掘方法——神经网络方法，通过对数据库中数据样本的学习，自动发现隐含的大量知识．文中给出了神经网络方法的学习模型和算法，并通过举例来说明此方法．在本文最后，也提出了神经网络方法在数据挖掘中存在的一些问题．     

一种快速挖掘模糊频繁项集的方法

文章针对快速挖掘模糊频繁项集问题,提出了一个基于fp-树的快速算法FFP,该算法提高了快速挖掘模糊频繁项集的时空效率。实验表明,该算法的执行效率较Apriori算法或类Apriori算法算法有着明显改进。