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。