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71.
The automated fare collection(AFC) system,also known as the transit smart card(SC) system,has gained more and more popularity among transit agencies worldwide.Compared with the conventional manual fare collection system,an AFC system has its inherent advantages in low labor cost and high efficiency for fare collection and transaction data archival.Although it is possible to collect highly valuable data from transit SC transactions,substantial efforts and methodologies are needed for extracting such data because most AFC systems are not initially designed for data collection.This is true especially for the Beijing AFC system,where a passenger’s boarding stop(origin) on a flat-rate bus is not recorded on the check-in scan.To extract passengers’ origin data from recorded SC transaction information,a Markov chain based Bayesian decision tree algorithm is developed in this study.Using the time invariance property of the Markov chain,the algorithm is further optimized and simplified to have a linear computational complexity.This algorithm is verified with transit vehicles equipped with global positioning system(GPS) data loggers.Our verification results demonstrated that the proposed algorithm is effective in extracting transit passengers’ origin information from SC transactions with a relatively high accuracy.Such transit origin data are highly valuable for transit system planning and route optimization. 相似文献
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胡颖 《自动化技术与应用》2012,(5):23-26
数据挖掘技术是一门多学科相互交叉融合而形成的新兴学科。目前,该技术已在商业、金融业、农业、互联网、医药业等多个领域中得到广泛应用。而将数据挖掘技术与学校管理相结合,可以从大量事务管理数据中提取出了隐藏在其中的有用信息,因此可以帮助教学人员合理安排教学工作,协助辅导员对学生的管理,从而促进教育体制的进一步完善与发展。本文由数据挖掘技术概述入手,论述了数据挖掘技术在学校管理中的作用,最后,将数据挖掘技术应用在学生成绩管理中,可以实现透过现象看本质,提炼有价值的信息。 相似文献
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74.
抗沉辅助决策系统是船舶常规和紧急状态下进行损管行动的关键性依据。目前抗沉计算分析系统,可对船舶基础状态、浮稳性等信息进行管理,并进行仿真和辅助决策,但大多存在算法效率低,决策生成速度和精度不足、人机交互接口脱离实际等问题。本文从船舶抗沉操作的实际执行过程出发,制定抗沉算法,根据实时装载和破损情况,对液舱采用注入水或排水的损管操作,生成调整措施,使船舶恢复良好的浮态与稳性。系统基于面向对象过程控制平台设计和实现,仿真结果验证了系统的有效性和高效性。 相似文献
75.
基于一个专门程序环境的科学工作流,对组织层级的比较分析进行了研究。结合科学工作流在s.P树变换与测度中的运用,为组织层级的比较分析提供了系统科学的处理办法:通过对不同组织层级之间的最小变换进行测度,为组织变革的代价提供一定程度的参考。 相似文献
76.
为探究不同洪水预报智能模型在我国半干旱半湿润区的应用效果,选用决策树、多层感知器、随机森林和支持向量机4种模型在陕西省3个典型流域进行逐时洪水预报;选择相关系数、纳什效率系数、均方根误差、平均绝对误差和相对误差等评价指标,比较不同预见期下4种模型在半干旱半湿润典型流域洪水预报的适用性。结果表明:在短预见期预报中,4种模型在半湿润区典型流域均可获得较高的预报结果,在半干旱典型流域模拟精度相对偏低,仅支持向量机模型满足预报要求;随着预见期延长,不同模型性能变化差异大,支持向量机模型整体稳定,在小流域实时洪水预报中具有明显优势;随机森林模型与决策树模型精度随预见期延长而缓慢下降,前者适应性更好;多层感知器模型精度随预见期延长而骤减,模型稳定性较差。 相似文献
77.
Though they constitute the major knowledge source in problem-solving systems, no unified theory of heuristics has emerged. Pearl [15] defines heuristics as criteria, methods, or principles for deciding which among several alternative courses of action promises to be the most effective in order to achieve some goal. The absence of a more precise definition has impeded our efforts to understand, utilize, and discover heuristics. Another consequence is that problem-solving techniques which rely on heuristic knowledge cannot be relied upon to act rationally — in the sense of the normative theory of rationality.To provide a sound basis for BPS, the Bayesian Problem-Solver, we have developed a simple formal theory of heuristics, which is general enough to subsume traditional heuristic functions as well as other forms of problem-solving knowledge, and to straddle disparate problem domains. Probabilistic heuristic estimates represent a probabilistic association of sensations with prior experience — specifically, a mapping from observations directly to subjective probabilities which enables the use of theoretically principled mechanisms for coherent inference and decision making during problem-solving. This paper discusses some of the implications of this theory, and describes its successful application in BPS.This research was made possible by support from Heuristicrats, the National Aeronautics and Space Administration, and the Rand Corporation. 相似文献
78.
Aman Singh Jaydip Chandrakant Mehta Divya Anand Pinku Nath Babita Pandey Aditya Khamparia 《Expert Systems》2021,38(1)
In real world, the automatic detection of liver disease is a challenging problem among medical practitioners. The intent of this work is to propose an intelligent hybrid approach for the diagnosis of hepatitis disease. The diagnosis is performed with the combination of k‐means clustering and improved ensemble‐driven learning. To avoid clinical experience and to reduce the evaluation time, ensemble learning is deployed, which constructs a set of hypotheses by using multiple learners to solve a liver disease problem. The performance analysis of the proposed integrated hybrid system is compared in terms of accuracy, true positive rate, precision, f‐measure, kappa statistic, mean absolute error, and root mean squared error. Simulation results showed that the enhanced k‐means clustering and improved ensemble learning with enhanced adaptive boosting, bagged decision tree, and J48 decision tree‐based intelligent hybrid approach achieved better prediction outcomes than other existing individual and integrated methods. 相似文献
79.
80.