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云计算平台下的智能汽车大数据分析与应用目录一、内容描述 (2)1.1 背景与意义 (3)1.2 国内外研究现状 (3)二、云计算平台概述 (5)2.1 云计算平台定义 (6)2.2 云计算平台特点 (7)2.3 云计算平台架构 (8)三、智能汽车大数据分析技术 (10)3.1 大数据分析技术 (11)3.2 机器学习在智能汽车中的应用 (13)3.3 深度学习在智能汽车中的应用 (14)四、云计算平台与智能汽车大数据分析的融合 (16)4.1 数据存储与管理 (17)4.2 数据处理与分析 (19)4.3 数据可视化与应用展示 (20)五、智能汽车大数据分析的实际应用 (21)5.1 智能交通系统 (22)5.2 车辆故障诊断与预测 (24)5.3 智能驾驶辅助系统 (25)六、挑战与展望 (26)6.1 技术挑战 (28)6.2 应用挑战 (29)6.3 未来发展趋势 (30)七、结论 (31)一、内容描述随着科技的飞速发展，云计算平台已逐渐成为智能化时代不可或缺的一部分。
它为海量的数据存储与处理提供了强大的后盾，推动了智能汽车行业的快速发展。
在云计算平台上，智能汽车大数据分析与应用成为了研究的热点，旨在通过深入挖掘这些数据，为汽车制造商、消费者和行业研究者提供有价值的洞见。
本论文将详细探讨云计算平台下的智能汽车大数据分析与应用。
我们将首先介绍云计算平台的基本概念及其在智能汽车领域的应用现状，进而阐述大数据分析在智能汽车中的重要作用。
通过收集和分析车辆行驶数据、传感器数据等，我们可以更全面地了解汽车的性能、驾驶习惯以及路况等信息，从而为自动驾驶、智能交通管理等应用提供有力支持。
我们还将关注云计算平台在智能汽车大数据分析中的应用场景，如远程监控、故障预测与维护等。
利用云计算的强大计算能力，我们可以实现对这些数据的实时处理和分析，进一步优化汽车性能并降低运营成本。
在论文的后半部分，我们将通过具体的案例分析和实证研究，展示云计算平台下智能汽车大数据分析与应用的实际价值。
基于云计算的智能交通管理系统设计与实现智能交通管理系统是基于云计算技术的一种新型交通管理方式。
借助云计算平台，可以实现交通数据的实时采集、分析和处理，以提高交通运输的效率、安全性和环境性能。
本文将介绍智能交通管理系统的设计与实现，并分析其在城市交通管理中的应用前景。
一、系统设计1. 系统架构设计智能交通管理系统基于云计算平台实现，该平台由云服务器集群、云存储、云数据库和云服务组成。
云服务器集群用于接收和处理交通数据，云存储用于存储交通数据和模型训练样本，云数据库用于存储系统配置和实时交通信息，云服务提供各种交通管理和分析功能。
2. 数据采集与处理系统通过安装在交通设备（如摄像头、交通信号灯、车辆传感器等）上的传感器实时采集交通数据，包括车流量、速度、车型、车辆位置等信息。
传感器将采集到的数据传输至云服务器集群进行处理和分析，通过各种算法和模型提取交通信息。
3. 数据存储与管理采集到的交通数据、交通模型和系统配置信息将存储在云存储和云数据库中。
云存储提供高可靠性和可扩展性的数据存储服务，云数据库提供结构化数据存储和实时查询功能，以支持用户对交通数据的检索和分析。
4. 实时交通信息显示基于云计算平台的智能交通管理系统可以实时显示交通信息，如拥堵情况、交通流量、路况预测等。
用户可以通过Web或移动应用程序查看交通信息，并根据实时信息做出相应的交通管理决策。
二、系统实现1. 数据采集与处理首先，需要选择适合的传感器和设备来采集交通数据。
可以使用高清摄像头、车检器、车载GPS等设备来收集交通信息。
采集到的数据将通过无线网络传输至云服务器集群进行处理和分析。
在云服务器集群上，可以利用计算机视觉、机器学习和深度学习等算法来处理交通数据，提取交通信息。
例如，通过目标检测算法可以实时识别车辆，通过车辆跟踪算法可以计算车辆速度和位置。
同时，可以使用聚类算法和预测模型来分析交通流量和预测交通拥堵。
2. 数据存储与管理交通数据、交通模型和系统配置信息可以存储在云存储和云数据库中。
基于云计算技术的车联网实时监控系统设计与研究引言随着信息技术的不断发展，车辆与互联网的结合已经成为了不可逆转的趋势。
车联网技术的应用可以为我们带来诸多便利，比如实时路况查询、智能导航、车辆定位、车辆远程控制等等。
本文将着重探讨基于云计算技术的车联网实时监控系统的设计与研究。
一、车联网实时监控系统的概述车联网实时监控系统是一个基于云计算技术的智能化车辆监管平台，通过采集车辆的信息，将其传输到云端进行处理和存储，并提供给用户进行查询和控制。
该系统可以通过GPS、传感器、摄像头等装置实现对车辆的精准监测、控制和管理。
二、系统架构设计系统架构分为客户端、云端和车端三部分。
其中，客户端提供大屏、移动设备、PC端等多种访问方式；云端提供云服务平台、大数据分析平台和存储平台等多种服务；车端通过GPS、传感器和摄像头等装置实现对车辆的信息采集和传输。
客户端主要分为两个部分：移动设备和PC端。
移动设备通过APP进行使用，可以实时查询车辆的位置、车况信息、车速等等。
PC端则主要用于管理车辆和驾驶员信息、维护和管理车辆，同时也可以进行查询和控制。
云端主要分为三个模块：云服务平台、大数据分析平台和存储平台。
云服务平台提供了车辆监管、驾驶员管理等基础服务，同时也提供了位置、速度、油耗、温度、湿度等车辆信息的实时监控。
大数据分析平台则主要用于数据的分析和挖掘，通过对车辆信息的大数据深度学习和分析，提供更高级的决策支持。
存储平台则是对采集到的车辆数据进行的存储和处理，确保数据的安全性和持久性。
车端则是通过GPS、传感器和摄像头等装置实现对车辆信息的采集和传输。
GPS可以实现车辆的定位和路线追踪；传感器可以测量车速、油耗、温度、湿度等参数；摄像头则可以提供车辆内部和周边环境的监测和记录。
三、系统实现技术系统实现主要依赖于云计算技术、大数据处理、物联网技术和人工智能等技术。
其中，云计算技术提供了系统的基础架构和计算能力；大数据处理技术则实现了对车辆数据的处理和分析；物联网技术则是实现车辆与互联网之间的通信；人工智能技术则为车辆信息的自动识别和分析提供了可能。
基于云计算的智能交通管理系统设计与实现智能交通管理系统是现代城市发展的必然趋势，通过结合云计算技术，可以更好地实现道路交通信息的实时监控、智能调度和策略管理。
本文将以基于云计算的智能交通管理系统的设计与实现为主题，探讨该系统的架构、功能以及实施过程。
一、引言随着城市化进程的加快和汽车保有量的快速增长，交通拥堵和交通事故等问题也逐渐凸显出来。
传统的交通管理方式已经无法满足现代交通需求，因此，发展智能交通管理系统成为许多城市推动交通发展的关键举措。
基于云计算的智能交通管理系统以其高效、智能的特点受到了广大业界的关注。
二、系统架构设计基于云计算的智能交通管理系统的架构设计包括云端和终端两部分。
云端主要负责数据的存储、分析和处理，终端则负责采集和传输数据。
1. 云端架构云端架构主要包括云计算中心、数据库和应用服务器。
云计算中心负责承载和处理大量的交通数据，并提供强大的计算能力。
数据库用于存储交通数据，通过云计算中心提供的数据分析和处理服务，将收集到的数据进行分析、挖掘，提取出有价值的信息，为交通管理部门提供决策依据。
应用服务器用于部署业务应用程序，包括数据管理、调度管理、交通信息展示等。
2. 终端架构终端架构包括交通感知设备、通信设备和控制设备。
交通感知设备通过安装在交通要素、路况信息等关键位置上，实时收集和感知交通数据，包括车辆流量、速度、行驶轨迹等。
通信设备负责将采集到的数据通过互联网上传至云计算中心。
控制设备通过接收云计算中心下发的控制指令，对交通信号灯、出入口广告牌、车道指示器等进行控制。
三、系统功能介绍基于云计算的智能交通管理系统具有多种功能，下面将重点介绍几个核心功能。
1. 数据采集与处理系统通过终端设备实时采集交通数据，并将数据上传至云端。
云端对采集到的数据进行处理和分析，提取有价值的信息，并存储至数据库中。
2. 交通调度与优化根据分析和处理得出的交通数据，云端通过智能算法对交通信号灯进行优化调度，实现道路交通的高效运行。
基于云计算的智能交通管理系统的设计与实现引言：“智能交通管理系统”是指基于云计算技术的一种交通管理系统，通过集成各种智能设备和信息技术来提高城市交通系统的运行效率和交通安全性。
本文将探讨基于云计算的智能交通管理系统的设计与实现。
一、系统概述智能交通管理系统的设计目标是通过云计算技术来实现交通流量监测、路况预测、信号控制和交通信息管理等功能，以提高交通系统的整体效能。
系统将采用分布式的架构，通过云计算平台来实现设备之间的通信和数据共享。
二、系统架构基于云计算的智能交通管理系统将采用三层架构，分别是前端智能设备、云平台和后端数据中心。
前端智能设备包括摄像头、传感器和信号灯控制器等，用于采集交通数据并进行实时监控。
云平台负责管理设备之间的通信和数据传输，以及数据的存储和处理。
后端数据中心用于存储历史数据和进行数据分析。
三、系统功能1. 交通流量监测：通过摄像头和传感器等设备来实时监测道路上的交通流量，包括车辆数量、车速和车型等信息。
这些数据将通过云平台传输到后端数据中心进行存储和处理。
2. 路况预测：通过对历史交通数据的分析和建模，系统可以预测未来的交通状况，包括拥堵情况和交通流量峰值等。
这些预测结果将帮助交通管理部门做出相应的调整和安排。
3. 信号控制：系统将根据实时的交通数据和路况预测结果来自动调整信号灯的时序，以最大限度地提高交通流畅度和减少拥堵。
同时，系统还可以通过云平台提供实时的交通信息，帮助司机选择最佳的行驶路线。
4. 交通信息管理：系统将收集和管理各类交通信息，包括交通事件、交通事故和道路施工等信息。
这些信息可以提供给交通管理部门或者交通用户，以及时做出相应的应对措施。
四、系统实现1. 前端智能设备：摄像头将通过图像识别算法来实时检测和识别交通流量信息，传感器将采集车辆的速度和车型等数据。
信号灯控制器将根据实时的交通数据和路况预测结果来自动调整信号灯的时序。
2. 云平台：云平台将负责设备之间的通信和数据传输，采用分布式的架构来实现设备之间的实时通信和数据共享。
基于云计算的智能交通系统设计与实现智能交通系统是当前社会发展的重要需求之一，它在城市交通管理、智能驾驶、交通安全等方面的应用越来越广泛。
在这个背景下，基于云计算的智能交通系统的设计与实现显得尤为重要。
本文将从设计思路、技术实现以及系统优势等方面，对基于云计算的智能交通系统进行详细分析和探讨。
首先，在设计思路方面，基于云计算的智能交通系统应该充分发挥云计算的优势，将交通数据的处理和计算迁移到云端，实现资源的集中管理。
系统可以通过云端服务器对数据进行存储、分析和处理，并提供实时的交通信息和预测。
同时，云计算平台还可以支持系统的扩展和升级，方便后期的功能拓展和优化。
其次，在技术实现方面，基于云计算的智能交通系统需要借助大数据分析、物联网、人工智能等技术手段。
首先，通过在道路、车辆、信号灯等交通要素上部署传感器，并将采集到的数据传输到云端进行处理，可以实现对交通状态的实时监控和预测。
其次，利用大数据分析技术，对交通数据进行挖掘和分析，从中提取出有用的信息，如交通拥堵状况、事故发生等。
最后，结合人工智能技术，可以实现交通信号的智能优化、驾驶行为的智能识别等功能，提高交通系统的效率和安全性。
基于云计算的智能交通系统的优势主要体现在以下几个方面。
首先，通过云端存储和计算，可以实现交通数据的集中管理和共享，提高数据的利用价值。
不同部门、机构、企业之间可以共享交通数据，从而更好地进行交通规划和管理。
其次，由于云计算平台具有弹性伸缩、高可用性等特点，系统可以根据实际需求进行弹性扩展，提供更好的服务质量。
再次，基于云计算的智能交通系统可以实现实时响应和调整，根据交通状况进行智能调度，提高交通系统的运行效率。
最后，通过大数据挖掘和人工智能技术的应用，系统可以提供更加精准的交通信息和预测，为用户提供更好的出行体验。
当然，基于云计算的智能交通系统在设计和实现过程中还面临一些挑战和问题。
首先，随着交通数据的增加和规模的扩大，系统需要具备强大的计算和存储能力，以及高度可靠的网络环境，来支持实时的数据处理和传输。
基于人工智能的智能车辆管理系统设计与实现智能车辆管理系统是当前交通运输领域的重要发展方向之一。
基于人工智能的智能车辆管理系统在实现车辆调度、路况监测、驾驶辅助等方面发挥着重要作用。
本文将从系统设计与实现两个方面探讨基于人工智能的智能车辆管理系统的相关问题。
系统设计方面，基于人工智能的智能车辆管理系统需要包括多个模块，例如车辆调度、路况监测、驾驶辅助、用户服务等。
车辆调度模块是智能车辆管理系统的核心，主要负责根据用户需求和路况情况进行车辆调度和路径规划。
该模块需要借助人工智能算法，进行实时的交通模拟和预测，以提供最优的车辆分配方案。
路况监测模块则依靠传感器和智能监控系统，实时采集和处理道路交通数据，为车辆调度模块提供准确的路况信息。
驾驶辅助模块是为驾驶员提供辅助功能的模块，如自动泊车、车道保持等。
用户服务模块则是为用户提供线上预约、查询等功能的模块，通过人工智能的技术手段，提供更便捷的用户体验。
在系统实现方面，基于人工智能的智能车辆管理系统需要依赖大数据平台和云计算技术。
大数据平台可以对海量的车辆和路况数据进行高效的存储和分析，为车辆调度和路况监测等模块提供数据支持。
云计算技术则可以提供强大的计算和存储能力，使得系统能够处理大规模的数据和复杂的算法。
同时，系统还需要借助机器学习和深度学习等人工智能技术，对数据进行分析和建模，以提高车辆调度的效率和精确度。
此外，系统还需要与车载终端设备和交通基础设施进行无缝连接，以实现数据的实时传输和交互。
基于人工智能的智能车辆管理系统的实现还面临一些挑战和问题。
首先，数据安全和隐私保护是最重要的考虑因素之一。
智能车辆管理系统涉及大量的用户和车辆信息，如何保证数据的安全性和隐私性是一个亟待解决的问题。
其次，系统的稳定性和可靠性是系统设计的重点之一。
在交通运输领域，系统的可靠性尤为重要，一旦系统出现故障或错误，可能会对交通安全和正常运营造成严重影响。
再次，与现有交通基础设施的兼容性和互联性也是一个关键问题。
基于物联网的智慧车辆管理与控制系统设计智慧车辆管理与控制系统是一种基于物联网技术的创新系统，它通过将车辆与人工智能、传感器、云计算等技术相结合，实现了车辆的信息化、智能化管理与控制。
本文将围绕这一主题，详细介绍基于物联网的智慧车辆管理与控制系统的设计。
一、系统概述智慧车辆管理与控制系统是为了解决传统车辆管理存在的诸多问题而开发的。
传统车辆管理无法实现对车辆实时、细致的监控，难以及时发现车辆的异常情况。
而基于物联网的智慧车辆管理与控制系统具备远程监控、智能预警、数据分析等功能，为车辆运营管理提供了全新的解决方案。
二、系统设计方案1. 前端系统设计前端系统是智慧车辆管理与控制系统的用户界面，主要通过交互方式展示车辆的实时信息以及提供操作功能。
通过将传感器与车辆终端相连，实现对车辆的实时监控，并将监控数据传输至后台云服务器。
同时，通过移动终端APP，用户可以随时随地对车辆进行远程监控与操作，如查询位置、控制车辆启动停止等。
2. 中台系统设计中台系统是智慧车辆管理与控制系统的核心部分，负责数据的处理、分析与决策生成。
首先，中台系统需要对从前端系统传输过来的车辆监控数据进行解析与处理，提取有用信息并存储至数据库中，为后续数据分析与决策提供基础。
其次，中台系统具备智能预警功能，通过数据分析算法判断车辆健康状态，当监测到异常时能够及时发出警报与预警信息。
3. 后台云服务器设计后台云服务器是智慧车辆管理与控制系统的数据存储与远程管理中心，负责接收、存储和管理从前端系统传输过来的监控数据。
同时，后台云服务器具备数据分析的能力，通过对大量车辆数据的分析与挖掘，为管理者提供决策支持，发现运营管理中的问题并加以解决。
三、系统功能与特点1. 实时监控与远程控制智慧车辆管理与控制系统能够实现对车辆的实时监控与远程控制，管理者可以通过前端系统实时了解车辆的位置、行驶状态等信息，同时可以远程控制车辆的启动、停止等操作，提高车辆的管理效率。
车辆智能监控与管理系统的设计与实现随着汽车保有量的不断增加，车辆管理和安全监控成为了一个严峻的挑战。
为了提高车辆监控的效率和准确性，车辆智能监控与管理系统的设计与实现变得尤为重要。
本文将介绍车辆智能监控与管理系统的设计原理，并讨论其实现方式和优势。
车辆智能监控与管理系统的设计旨在通过集成现代技术和信息系统，实现对车辆的实时监控和精确管理。
该系统包括硬件和软件两部分，硬件主要由车载设备和监控中心组成，软件则负责数据分析和管理。
系统设计的关键在于确保车辆状态监测的准确性和实时性，以及实现车辆管理的高效性和智能化。
为了实现车辆状态的准确监测，车辆智能监控与管理系统可以采用多种传感器和监测设备。
例如，通过安装位置传感器和速度传感器，系统可以实时获取车辆的位置和速度信息。
同时，借助于摄像头和图像识别技术，系统可以对道路和车辆状况进行监测和分析。
这些传感器和设备通过数据传输技术将信息实时发送到监控中心，以供进一步处理和管理。
软件方面，车辆智能监控与管理系统需要具备强大的数据分析和管理能力。
系统可以通过大数据分析和机器学习算法，对车辆的运行状况进行预测和优化，以提高车辆的维护效率和安全性。
此外，系统还应具备智能调度和路径规划的功能，以最大限度地提高车辆运输的效率和降低成本。
车辆智能监控与管理系统的实现方式多种多样。
一种常见的实现方式是通过云计算和物联网技术来完成。
云计算可以提供强大的计算和存储能力，以满足系统对大数据处理和存储的需求。
物联网技术则可以实现车辆与监控中心之间的实时数据传输和通信。
通过云计算和物联网技术的结合，系统可以实现分布式的数据处理和实时的监控管理。
车辆智能监控与管理系统的设计与实现具有许多优势。
首先，系统可以实现对车辆的全方位监控和管理，大大提高了车辆的安全性和管理效率。
其次，系统可以通过数据分析和算法优化，实现车辆运行的智能化和优化化。
最后，系统可以有效降低车辆运维的成本，提高整体利润。
基于云计算的智能交通优化与管理系统设计与实现智能交通系统（Intelligent Transportation System, ITS）是利用先进的信息通信技术和云计算技术来提高交通效率、优化交通管理和保障交通安全的一个综合系统。
本文将针对基于云计算的智能交通优化与管理系统的设计与实现进行探讨。
一、引言随着城市化进程的不断加快和交通压力的不断增加，传统的交通管理手段已经不能满足日益增长的交通需求。
而云计算作为一种新兴的技术，可以提供强大的计算和存储能力，并且具有高度的可扩展性和灵活性，为智能交通系统的设计与实现提供了新的解决方案。
二、系统功能设计1. 实时交通监测与分析基于云计算的智能交通管理系统首先需要实时监测和分析交通状况。
通过交通摄像头、车载传感器等设备，收集交通流量、车速、拥堵程度等数据，然后利用云计算平台进行数据处理和分析。
通过人工智能算法和大数据挖掘技术，可以实时了解道路的交通情况，并根据这些信息进行交通优化和决策。
2. 路况预测和智能调度基于云计算的智能交通管理系统可以利用历史数据和实时数据对交通状况进行预测分析，提前预测道路的拥堵程度和交通流量，并根据预测结果进行智能调度。
例如，根据路况预测，可以实时调整红绿灯的时序，优化交通信号控制，以达到交通流畅的目的。
此外，系统还可以根据路况预测对交通资源进行动态调度，如公交车、出租车等，以提高公共交通的运行效率。
3. 交通安全监控基于云计算的智能交通管理系统还可以实时监测和管理交通安全。
通过摄像头、雷达等设备收集交通违法行为和事故信息，并通过云计算平台进行分析和处理。
系统可以自动识别交通违法行为，如闯红灯、逆行等，并及时采取相应的处罚措施。
同时，系统还可以通过云计算技术，实现交通事故的预警和自动报警，以便及时采取救援措施，保障交通安全。
4. 数据分析与决策支持基于云计算的智能交通管理系统中所收集的大量数据可以进行深入的数据分析和挖掘，为决策者提供科学的决策支持。
云计算平台下智能车辆管理系统的研究与设计摘要：针对目前汽车的保有量的急速增加，与汽车有关的数据也是海量的，由此给社会和企业带来了一个车辆管理难的问题，本文利用现有的基于互联网的以数据为中心的新型超级计算模式云计算平台，重点研究云计算平台下数据挖掘的理论和技术，设计了云计算平台和数据挖掘平台的接口及pc机或者智能终端与系统的接口并在此基础上开发了一个基于云计算的智能车辆管理系统。
实验证明，该系统可以对客户数据及车辆数据进行归类后，而便于对车辆及客户进行管理，实现智能社会，从而降低企业开支，提高企业效益。
关键词：云计算平台智能车辆管理系统1 概述近年来随着我国经济的高速发展，汽车消费高速增长，汽车保有量也越来越大，由此给社会和企业带来了一个车辆管理难的问题，随着车辆档案、车辆维修等资料的增加，也增加管理人员劳动强度，对车辆的费用的汇总、分类的要求矛盾日渐突出。
本文介绍的是一个基于云计算平台下数据挖掘的车辆管理系统，以规范对车辆信息的管理，提高企业的办事效率，为今后的智能社会提供一定参考价值。
重点研究在海量的数据中的提取用户所需的有用信息，其关键技术是选择数据挖掘及其计算平台。
2 系统架构2.1 模型系统的架构主要分为三部分：一是数据库应用程序，二是数据挖掘平台层，三是云计算平台层。
云计算平台层主要是构建实现数据的存储、计算等功能，是为数据挖掘平台提供基础服务的。
数据挖掘平台层是一个连接层，主要处理数据挖掘的部分的，与数据库应用程序层进行信息的沟通，为云计算平台的提供接口。
数据库应用程序层是面向数据库程序的开发者的，开发用户程序可以从中获得需要的接口，还可以调用下层数据挖掘平台层的接口，将数据挖掘层所需的资源传送过去。
系统使用简单易操作，因为用户只需根据界面操作，而不用去管目标系统内部的设计和运行，只需把需要的信息在程序中表示，则系统会自动的显示结果。
程序开发人员也通过调用系统中的各种接口，就能开发出新的程序，同时开发的程序还移植到别的平台。
2.2 云计算平台层云计算平台主要包括三层结构: 计算云、数据云、存储云。
计算云提供计算服务，数据云提供数据管理服务，存储云主要提供存储服务。
2.3 数据挖掘平台层数据挖掘平台层由5个模块组成，分别为工作流模块，数据装载模块，etl模块，数据挖掘算法模块和结果显示模块。
工作流模块实现对各个数据挖掘步骤及模块总控、调度功能；数据装载模块将源数据从智能用户终端载入云计算平台的dfs系统；挖掘所需的源数据则经过并行etl模块进行预处理，并向云计算平台提交待执行的任务，云计算平台执行后并反馈结果，存放于dfs；数据挖掘算法模块实现向云计算平台提供挖掘需要的数据挖掘算法任务，由云计算平台执行并反馈结果，存放于dfs；结果显示模块则显示用户数据挖掘算法的结果。
2.4 应用程序平台层应用程序平台层是用户编写应用程序时要用到的层，主要包括的模块有视图模块、内容提供模块、资源管理模块和算法库中的api。
视图模块非常丰富而且可以扩展，它包括建立应用程序的基本组件，主要有内嵌的web浏览器、及数据库开发的控件。
内容提供模块主要功能是应用程序间的数据提供和共享，即应用程序可以访问其他应用程序中的数据，或者是共享应用程序自身的数据。
应用程序需要的各种非程序代码则存储在资源管理模块。
算法库中的api 则提供算法。
3 系统的核心设计3.1 系统中数据挖掘流程首先终端用户在人机交互界面上选择要挖掘的数据，然后选择要挖掘的算法，输入相关的参数，接着要导入工作流文件，最后运行挖掘。
数据挖掘的整个过程都是系统在内部进行的，用户只需要在系统运行之前设置系统运行的条件。
最后系统将向用户显示结果，如用户对结果满意则退出系统，如不满意则可以继续设置来进行新的挖掘。
3.2 系统功能模块①车辆行程和用油记录表统计各车辆的行程和用油信息，通过这些信息分析出该车辆百公里的平均油耗。
②车辆安全检查及整改记录表记录车辆的安全状况等信息，如果出现问题则提出整改措施，最终由车管员确认。
③驾驶员车辆使用日记表该表与“工作流”模块中的“机动车辆派车”关联，主要用于记录使用的一些信息。
④车辆日常检查每天对车辆外观和安全状况等车辆信息做一个登记，便于车管员及时掌握车辆状况。
⑤车辆产权登记登记机动车的档案信息。
⑥车辆管理登记登记机动车出产时的档案信息。
⑦gps管理系统gps系统是gps车辆管理系统用来确定车辆位置的手段。
车载设备接收来自gps卫星的信号，经数据处理，获得车辆的实时经度、纬度位置数据，然后通过通信技术，把信息发送到服务器，让车管员及时了解车辆的地理信息。
⑧系统日志系统日志分为：日志概况、年度数据、时段统计、日志管理这四个模块。
⑨部门管理管理每个部门的子与父的关系，这影响到车辆、驾驶员归属单位。
⑩角色管理角色权限的设计采用的是rbac（基于角色的访问控制），在rbac 中，权限与角色相关联，用户通过成为适当角色的成员而得到这些角色的权限。
这就极大地简化了权限的管理。
在一个组织中，角色是为了完成各种工作而创造，用户则依据它的责任和资格来被指派相应的角色，用户可以很容易地从一个角色被指派到另一个角色。
角色可依新的需求和系统的合并而赋予新的权限，而权限也可根据需要而从某角色中回收。
■用户管理用户管理：对车辆使用用户进行管理。
■机动车辆派车a申请车辆：是由拥有相应权限的申请人按照填写规则填写。
b待批申请：指拥有审批权限的用户审批申请人的申请表，审批人为分：部门领导、车管部门、领导审批这几个权限。
c已准申请：显示分别是②的部门领导、车管部门、领导审批这几个权限审批后的列表。
■车辆维修申请a是由拥有权限相应的申请人按照填写规则填写。
b待批申请：指拥有审批权限的用户审批申请人的申请表，审批人分别按：车管员审核、部门领导、车管部门、领导审批这几个权限顺序审批。
c已准申请：显示分别是b的车管员审核、部门领导、车管部门、领导审批这几个权限审批后的列表。
■车牌号预警车牌号预警模块有两个功能：一是提前警示将要过期的车牌号，二是警示某车牌有违章记录。
■车辆营运证预警车辆营运证预警可以通过设置车牌号的到期时间能提前n天提前车管员去办理将要过期的车牌号。
3.3 数据挖掘平台本文通过任务序列包和数据存储包实现数据挖掘平台和云计算的接口。
任务序列包则是实现的是控制的各个任务在云计算平台下进行数据挖掘时所需要的操作。
数据存储包实现的是数据在云计算平台中进行数据存储的操作。
3.3.1 任务序列包线程安全才能保证接口的实现。
序列是基于事务的，程序中存在一个数据存储事务，若数据存储事务成功的结束，则该任务被增加到序列中，调用方法add() 或add(taskoptions)。
3.3.2 数据存储包数据挖掘中的数据都是存储在云计算平台上，它直接被使用或通过jpa 或jdo接口来调用。
同时为防止故障还要进行多余的存储。
datastoreservice接口来控制存储，存储的单位是通过keyfactory来创建主键值的实体。
实体属性的值是基本类型或基本类型的集合。
4 系统实现本系统实现的是用k-means算法来对用户进行细分，所用的数据是采集的某单位车辆主键用户的使用记录。
数据主要有车辆行程和用油记录表、车辆安全检查及整改记录表、驾驶员车辆使用日记表、车辆日常检查、车辆产权登记、车辆管理登记、gps管理系统、系统日志。
用户通过在后台登陆后，输入数据集，选择数据挖掘算法及参数的设置，当工作流文件工作完成后就可以实现具体的数据挖掘。
4.1 数据操作的实现当用户消费记录数据的在云计算平台上的存储后，在数据挖掘的过程中要对存储的数据实现多种操作以取得挖掘的结果，其中对数据的查询的实现如下://数据存储自身的处理datastoreservicedstore=datastoreservicefactory.getdatastoreservice()。
//通过设定的键名字来查找数据entityuserentity=dstore.get(keyfactory.createkey(“chinfo”，cthf))。
//执行一个查询query quy=new query(“15000”，userentity)。
quy.addfilter(“duedate”，query.filteroperator.lessesthan，today)。
以上实现的是用户记录中车辆行驶超过15000公里以上的数据记录，这是在分类中所需要用到的。
其他相关数据操作的代码实现可参照上面的代码。
4.2 数据挖掘过程的实现这里讲的是智能终端用户中数据挖掘过程的实现，本系统中实现数据挖掘的过程主要有三个关键部分，一是实现前台挖掘过程控制的activity类，二是实现后台数据挖掘实际进行的service类，三是要实现这两个类的交互来实现挖掘过程的一步一步的进行。
在这里以数据挖掘中数据的etl的执行为例。
数据挖掘算法采用k-means算法。
首先要实现的是activity类，然后实现两个类的交互，即当在界面上通过activity类开始etl这一步骤后，由service类在后台执行这个步骤，而pc机或者智能终端用户界面可以做其他的工作。
4.3 实验结果及解释由表中可以看到，驾龄小的，车辆维修费都是比较高的(即使车龄小、路况好)；驾龄大的，车辆维修费都是比较低的(即使车龄大、路况差)。
由此可以看出，对客户数据进行归类后，具有相似特征的客户可以分为一类，不同的类代表不同特点的驾驶员。
这样可以看清楚各类驾驶员的风格，而便于在今后聘请驾驶员时提供更好的决策，从而降低企业开支，提高企业效益。
5 结论本文设计了适合于pc机或者智能终端的云计算平台下的数据挖掘平台，并设计了该平台的架构和基本操作流程，主要实现了云计算平台和数据挖掘平台的接口及pc机或者智能终端与目标系统的接口。
并在云计算平台的基础上扩展实现了本文设计的云计算，又通过实现k-means算法的相关实验来验证了该目标系统的架构和基本操作流程，并说明了目标系统的可行性及高效性。
本文只是采用了一种算法，将来会继续完善相应的功能，从而能提供更多的开放接口来实现共享。
例如一个交警在路上看到某个车牌号的车，就能知道有关车辆的一切情况，包括正在驾驶的人员情况。
再如单位领导，通过系统，就可以知道某辆车的一切情况。
或者通过系统也可以查到某个驾驶员曾经使用过的车辆情况。
参考文献：[1]孙剑华.未来计算在“云端”—浅谈云计算和移动学习[j].现代教育技术.2009.8.[2]贺小华.云计算在教育中的应用—以google协作平台为例[j].软件导刊.2009.9.[3]施海燕.云计算和移动图书馆[j].学术论坛.2009(9)[4]纪俊.一种基于云计算的数据挖掘平台架构设计与实现[d].青岛大学.2009.5.[5]汪洋.基于嵌入式移动数据库的数据挖掘[d].电子科技大学硕士.2004.2.。
