车辆智能系统中的数据挖掘技术研究

数据挖掘技术分析与研究

摘 要：随着现代信息技术、网络、数据库技术的迅速发展及数据库管理系统的广泛应用，各种类型信息数据越来越多。数据挖掘就是从大量的实际应用数据中提取隐含信息和知识，它利用了数据库、人工智能和数理统计等多方面的技术，是一类深层次的数据分析方法。对大量数据进行高速的分析和提取。

关键词：数据挖掘；决策算法；遗传算法；近邻算法

中图分类号：tp301 文献标识码：a 文章编号：1674-7712 （2013）

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一、数据挖掘概念及技术

数据挖掘就是又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：knowledge-discoveryindatabases，简称：kdd）中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性（属于associationrulelearning）的信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。其实实质是一种透过数理模式来分析企业内储存的大量资料，以找出不同的客户或市场划分，分析出消费者喜好和行为的方法。其方法如下：

（一）人工神经网络：数据挖掘中使用最为广泛的技术，神经网络的数据挖掘方法就是通过模仿人的神经系统来反复训练学习数据集，从待分析的数据中发现用于预测和分类的模式。神经元网络适用于结果比可理解性更重要的分类和预测的复杂情况，可用于聚类、关联、演变分析和离散点分析。

（二）决策树归纳算法：从关系数据库中提取关联规则是主要的数据挖掘方法之一，挖掘关联是通过搜索系统中的所有事物，并从中找到出现条件概率较高的模式，适合于探测式知识的发现，广泛用于医学、制造和生产、金融分析、天文学和分子生物学。

（三）遗传算法：分类和预测是数据分析的两种重要形式，可以用于提取描述重要数据类的模型或预测未来的数据趋势。主要方法包括：决策树，判定树、贝叶斯法、bp神经网络算法、遗传算法、粗糙集、模糊集等。预测方法有经典的统计方法、神经网络和机器学习等。

~ 1 ~ 智能交通系统

课后题答案

󰀀第一章

1.智能交通系统的定义是什么？它的特点有哪些？

智能交通系统是人们将先进的计算机处理技术，信息技术、数据通信技术、传感器技术及电子自动控制技术等有效的综合起来，运用于整个交通运输系统中。以车辆道路使用者，环境视角有机结合，达到和谐统一的最佳效果的目的，从而建立起的一种作用范围大、作用发挥全面的实时、精确、高效的交通运输综合管理体系。 ITS特点:信息性、整体性、开放性、动态性、复杂性。

2.智能交通系统的子系统有哪些？说明他们的关系

先进的出行者信息系统，先进的交通管理系统，先进的公共运输系统，商用车辆运营系统，先进的车辆控制和安全系 ~ 2 ~ 统，不停车收费系统、应急管理系统

第二章 1.传感器的作用是什么。列举ITS中用到的传感器

传感器是指能够感受被测量的信息，并按一定的规律转换成可用输出信号的器件或装置，以满足信息的传输处理记录显示和控制等要求。

ITS中应用的传感器主要有：环形线圈、压电传感器，红外传感器，微波检测器，超声波传感器，视频车辆检测器、RFID等。中信息传输方式主要有几类？

分别是什么？

ITS中信息传输方式主要有四类，分别是交通管理中心和路侧设施的通信，车与交通管理中心通信，车路通讯以及车车通信。

3.什么是并行计算？它的优点有哪些？

并行计算就是研究如何把一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题，分成许多小的部分，并把这些部分分配给许多计算机或处理器进行并行处理，最后将这些计算结果综合起来，得到最终的 ~ 3 ~ 结果 优点是可以处理需要庞大运算量的问题 系统哪些部分组成，其工作原理是什么？ GPS的整个系统空间部分、地面控制部分和用户部分三部分组成。 GPS的基本定位原理是：卫星不间断地发送自身的星历参数和时间信息，用户接收到这些信息后，经过计算求出接收机的三维位置，三维方向以及运动速度和时间信息。

AGV系统中的数据采集与分析技术研究

随着物流行业的发展，自动导引车（Automated Guided Vehicle，简称AGV）系统在仓储、制造等领域中的应用越来越广泛。AGV系统的数据采集与分析技术是保证其正常运行和优化改进的关键。本文将对AGV系统中的数据采集与分析技术进行详细研究与探讨。

一、数据采集技术

1. 传感器技术

AGV系统中的传感器技术可用于实时检测和采集环境信息和车辆状态，包括但不限于物体检测、距离测量、速度测量等。常见的传感器包括激光传感器、红外传感器、超声波传感器等。这些传感器能够通过信号转换将环境信息转化为数字信号，为后续的数据分析提供了基础。

2. 无线通信技术

为了实现AGV系统的联网与数据传输，无线通信技术在数据采集过程中起到重要作用。目前，常用的无线通信技术包括Wi-Fi、蓝牙、RFID等。通过无线通信技术，AGV系统能够与管理系统、其他车辆进行数据交互，实现实时信息处理与共享。

3. 数据存储技术

AGV系统中的数据采集量庞大，因此合理的数据存储技术对后续数据分析至关重要。传统的数据存储方式包括关系型数据库和文件存储，然而随着大数据时代的到来，NoSQL数据库、分布式文件系统等新型存储技术也逐渐被引入到AGV系统中。

二、数据分析技术

1. 数据清洗与预处理

在数据采集过程中，会受到各种噪声、干扰等因素的影响，因此需要对采集到的数据进行清洗与预处理，以保证后续的分析结果准确可靠。数据清洗包括异常值处理、重复数据剔除等，预处理包括数据平滑、插值等。

2. 数据挖掘与模式识别

数据挖掘技术能够对大量的采集数据进行模式分析与发现，从而为AGV系统的优化提供支持。聚类分析、关联规则挖掘、分类算法等都是常用的数据挖掘技术，可以通过挖掘出的模式或规则来指导AGV系统的决策与控制。

3. 实时监测与预测

AGV系统中实时监测与预测技术能够根据历史数据和当前状态，对未来的运行情况进行推测和预测。基于时间序列分析的方法、神经网络模型和统计学方法等都是常见的实时监测与预测技术，可以帮助优化AGV系统的运行效率和资源利用率。

加入WTO后，随着国内经济的快速发展，保险业也进入了激烈竞争的时代。而许多国内保险公司面对大量的保单业务数据，却没有相应的能力对之进行深层次的分析和挖掘，不能让海量数据为企业发展带来巨大的增值作用。数据挖掘技术在保险业中的应用，可以帮助保险公司提高管理和决策水平，为保险企业和用户创造更高的投资回报率。目前有关保险业中数据挖掘的应用研究文献还较缺乏，本文中将尝试进行这方面的探索，并针对数据挖掘技术在我国保险业应用中存在的问题提出具体建议。

1 数据挖掘与我国保险业信息化现状

信息化水平是衡量一个保险企业核心竞争力、经营管理水平的重要标志。随着中国保险业面对全球保险业的竞争和挑战加剧，充分利用信息技术来提高经营管理水平成了保险机构和企业最重要的应对策略和措施之一。信息化建设已经不再是单纯支撑保险业务开展的手段，而是公司核心竞争力的重要组成部分。

经过几年来的发展，国内保险业的信息系统已经基本建立起来。但无论是与国外的保险业相比还是与国内的银行业、证券业相比，其信息化水平还处于相对落后的水平。目前信息化在保险业务管理以及决策方面应用的广度和深度离保险业持续快速发展的需要还有一定的差距，数据资产利用率不够是信息化水平落后的重要表现。[9]面对大量的保单数据，目前很多国内保险企业往往不能通过深层次的分析和挖掘，让海量数据为企业发展带来巨大的增值作用。

数据挖掘技术是解决这一问题的重要手段。近年来，数据挖掘成为各行各业中广为关注的IT技术热点之一，在企业日常运营和决策中占据了重要的位置。Gartner Group在2007年的高级技术调查中将数据挖掘和人工智能列为“未来三到五年内将对行业产生深远影响的五大关键技术”之首。

按照Han Jiawei的定义，数据挖掘是从大量的数据信息中提取人们感兴趣的知识，是知识发现的过程，[1]数据挖掘分为预测、关联、聚类、异常及序列相关性五大类分析。通过数据挖掘技术的应用，保险企业可以对保险公司的客户资源进行筛选、分类，对客户风险进行预测，有效地避免骗保的发生；可以帮助保险公司把低收益客户群中的潜在客户转移到高收益客户群中，提高公司收益；也可以帮助保险公司发现可能流失的客户，使企业客户挽留活动的利润达到最大化；还可以通过发现被客户同时购买的产品之间的关联，帮助保险公司制定营销策略。总之，数据挖掘使企业得以利用公司的历史数据资源去认识客户，认识市场，提供信息化决策支持，使保险企业从粗放式管理向精细化管理转移，真正实现数据向知识的转化。