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摘要:
制动系统故障是引发出租车交通事故的主要原因之一,预测出租车制动系统的安全状态对于主管部门维护管理出租车、减少道路交通伤亡和经济损失具有重要意义.论文基于合肥某机动车安全技术检测站提取的335组出租车制动系统检测数据,以品牌、使用年限和整备质量为属性变量,分别构建树增强朴素贝叶斯分类器模、决策树模型、K近邻模型预测出租车制动系统的安全状态.结果表明,树增强朴素贝叶斯分类器模型的预测准确率、灵敏度、特异性均优于决策树模型和K近邻模型,可准确预测出租车制动系统的安全状态.
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文献信息
篇名 基于树增强朴素贝叶斯分类器的出租车制动系统安全状态预测
来源期刊 计算机与数字工程 学科 工学
关键词 树增强朴素贝叶斯 出租车制动系统 安全状态
年,卷(期) 2017,(12) 所属期刊栏目 信息处理与网络安全
研究方向 页码范围 2465-2469
页数 5页 分类号 TP393
字数 3022字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1672-9722.2017.12.029
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 石琴 合肥工业大学汽车与交通工程学院 95 1950 25.0 40.0
2 陈一锴 合肥工业大学汽车与交通工程学院 21 154 7.0 12.0
3 程锦宝 合肥工业大学汽车与交通工程学院 1 1 1.0 1.0
4 丁晶晶 合肥工业大学管理学院 2 4 1.0 2.0
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期刊影响力
计算机与数字工程
月刊
1672-9722
42-1372/TP
大16开
武汉市东湖新技术开发区凤凰产业园藏龙北路1号
1973
chi
出版文献量(篇)
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28
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