智能推荐系统在铁路客运延伸服务中应用研究

对互联网推荐系统模式进行分析，结合餐饮、酒店、旅游、定制服务等铁路客运延伸服务的应用场景，研究推荐系统在铁路客运延伸服务中的应用。通过对旅客浏览购买服务产品的行为记录进行数据分析，构建一套针对延伸服务的智能搜索与个性化推荐系统，实现服务产品的精准推送，不仅能够有效提高用户体验，提升铁路的服务质量，同时能够扩大客运营收，使铁路利润率达到最大化，提高行业竞争力，促进铁路客运服务和资产经营的转型升级。应用结果表明:智能推荐系统在铁路客运延伸服务中具有很好的应用前景。     

浅议实施工程量清单计价办法与建立施工企业内部定额

随着我国经济体制，特别是建筑业管理体制的改革，工程造价管理体制改革已势在必行。建设部已于2003年上半年推出《建设工程工程量清单计价规范》示范文本，并于2003年7月1日起在全国正式施行，工程量清单(Bill of Quantities)计价是国际上工程建设招投标活动的通行做法。我集团作为国有大型建筑施工企业，顺应国际通用的竞争性投标方式，不断提高投标报价水平和项目管理水平，已经刻不容缓，迫在眉睫!     

数据挖掘中的序列模式的研究

本文就数据挖掘中序列模式的概念和作用进行了探讨,并对序列模式的实现过程用程序流程的方式加以说明,并给出了序列模式实现算法的步骤。     

一种基于概念层次数据库挖掘一般化关联规则的算法研究

从数值型数据库中挖掘出关联规则是一个很有应用前景的课题。在实际中，通常属性内还存在更高层次的概念抽象，即呈现出层次结构。本文基于这一结构，首先将原来的数据库扩展成层次数据库，然后提出了从此数据库中，挖掘出更一般关联规则的方法。运行实例表明了本文提出方法的有效性。     

数据挖掘技术在铁路客票营销分析中的应用

铁路客票营销分析是否能精确、有效地反映铁路客票销售的概况；对于客票营销策略的制定具有重要意义，本文探讨了数据挖掘技术在铁路客票营销分析中的基本方法，并介绍了应用经验。     

一种改进的基于密度和网格的高维聚类算法

提出了一种改进的基于密度和网格的高维聚类算法,并对算法有效性进行了验证.该算法通过减少样本点数量的方法达到减少稠密子空间数量.在发现高维稠密子空间时,对样本库进行精简.这些样本点的求得能有效减少求解最小聚类的时间复杂度.     

基于数据挖掘的轨道交通车载监测与维护系统

研究一种基于数据挖掘的轨道交通车载监测与维护系统,利用信息挖掘技术,对运行获取的数据设定关联规则组合,从而获得对列车运行信息更可靠地认识和运行质量评估,从大量日志中,快速找到关键问题,应用于列车测试和维修领域。     

CRH5型动车组运行故障信息远程智能分析判断系统的设计与实现

基于GPRS和Internet网络技术,将CRH5型动车组列车网络控制系统(TCMS)中实时监测的列车牵引、制动、供电、空调、门控、转向架等子系统设备的运行数据信息实时、准确地无线上传到地面监测站,由地面监测站对采集的数据进行解码、数据挖掘、分析,实现数据智能处理、自动分级预警等功能,为动车组运行故障检修处理提供及时、准确的远程技术支持.     

基于专利数据的城市轨道交通技术发展现状与趋势分析

城市轨道交通是城市公共交通的重要组成部分,基于专利数据的城市轨道交通技术分析旨在发现城市轨道交通技术的发展现状与趋势,为城市轨道交通行业发展提供导向参考,为该领域研究人员提供情报支撑。基于世界知识产权组织的国内专利数据,综合利用专利计量、文本挖掘、关键词共现网络、专利地图方法,对国内城市轨道交通专利进行分析,结果表明国内城市轨道交通正处于稳中有升的成长期。     

融合RCM、PHM和数据挖掘的城市轨道交通车辆维护决策技术研究

提出了一种用于轨道交通车辆系统维修决策的RCM(以可靠性为中心的维修)可靠性评估的新方法。针对轨道交通车辆系统故障机理复杂,影响因素冗多,提出基于RCM、PHM(故障预测与健康管理)和数据挖掘算法相融合的方法来构建系统的维护决策模型。与传统方法的区别在于,该方法能够更精准地定义维护模型,并获得系统的最优维护间隔,计算效率高,适用于复杂状态系统的可靠性计算。该方法可有效降低传统RCM的维护不足现象,降低运维成本,具有一定的推广应用价值。