基于D-OPTICS算法的网约车载客热点区域挖掘

为准确分析网约车载客高需求热点区域，考虑载客热点聚类中车辆行驶距离的约束，采用结合Dijkstra寻路算法的OPTICS算法，提出寻路密度OPTICS(D-OPTICS)算法。DOPTICS算法利用车辆轨迹数据进行空间聚类研究分析载客热点区域。通过道路网络拓扑结构提取各路段节点，采用Dijkstra算法进行寻路并以路段为单位提取邻域范围内载客点进行聚类。将成都市网约车轨迹数据进行热点区域的挖掘和分析。与传统OPTICS算法相比，所提算法考虑了道路距离的约束，提高了载客热点聚类稳定性和精度，获取的载客热点区域更贴合实际情况。     

数据仓库技术在辅助决策系统建设中的应用和发展

阐述了辅助决策系统是C3I系统的核心,数据库作业是辅助决策系统作业中的一种重要的功能需求作业.数据仓库技术作为一项新兴技术在辅助决策系统的建设中有着很好的应用前景,将在很大程度上对数据库作业"实时性"差的现状加以改观.     

基于数据分析的飞行实践考试不通过关联规则挖掘

飞行实践考试是对飞行学员飞行训练效果的综合检验，是航空人才培养过程中的重要环节。为探究飞行学员飞行实践考试不通过的关键诱因，降低飞行实践考试不通过率，本文使用Apriori数据挖掘算法对飞行实践考试不通过的实测数据进行建模，从人、机、环、管四个方面分析飞行实践考试挂科的原因，旨在为提高飞行实践考试通过率提供参考。