第 12 期 倪维健等: 一种智能交通信息采集系统的设计与实现 一 种 智 能 交 通 信 息 采 集 系 统 的 设 计 与 实 现 * 倪维健 1 , 康叶伟 2, 赵海山 2 , 黄 亚楼1 ( 1. 南 开大学 软 件学 院, 天 津 300071; 2. 南 开大 学 信息 技术 科学 学院 , 天津 300071) ·172· 摘 要: 介 绍了 一种 智能 交通 信息 采集 系统 的设计 方案 , 对 数据 的 检 测 和 传 输 分别 建 立 了 数 学 模 型; 在 此 基 础 上, 从交 通信 息的 采集 、传 输和 实时 预处 理 三 个 方 面 介 绍 了 本 系 统 的 设 计 和 实 现。 经 测 试, 该 系 统 工 作 性 能 良 好, 适合 进一 步推 广。 关键 词: 智 能交 通系 统; 串行 通信 ; 传感 器; 通信 协议 中图 法分 类号 : TP302 文章 编号 : 1001- 3695( 2006) 12- 0271- 04 文献 标识码 : A Design and Implementation for Intelligent Transportation Information Collection System NI Wei-jian1, KANG Ye-wei2, ZHAO Hai-shan2, HUANG Ya-lou1 ( 1. College of Software, Nankai University, Tianjin 300071, China; 2. College of Information Technical Science, Nankai University, Tianjin 300071, China) Abstract: Intelligent transportation system is a new type of transportation system which utilizes new technology in the tradi- tional transportation system. We introduce a scheme of intelligent transportation information collection system and make mathe- matical models on the process of data detection and transportation. The implementation of the system is represented from the point of view of detection, transmission and real-time pretreatment of traffic information based on the modeling. The system we designed works well in the road-test and adapts to future popularization. Key words: Intelligent Transportation System; Serial Communication; Sensor; Communication Protocol 智能交 通系 统( Intelligent Transportation System, ITS) 是 在 较完善的基础 设施 ( 包 括道 路、港口、机 场和通 信) 之 上, 将 先 进的信 息技术、通信技术、控制技 术、传感 器、计 算机技术和 系 统综合技术有效地集成, 并应用 于地面 运输系 统, 从 而建立 起 大范围内发 挥 作用 的, 实时、准 确、有 效的 运输 系 统 [ 1] 。智 能 交通系统的本质是将高新技 术应用 到交通 信息的 采集、传输、 处理和反馈的各 个环 节, 最 大限 度 地实 现各 类 交通 信息 的 共 享, 并对其进行综合分析, 进而 提高交 通系统 的运行 效率和 安 全性能, 实现 交 通 系统 的 集 约式 发 展。从 技 术角 度 来 讲, ITS 涉及到包括信息技术、通 信技术、控制 技术和 计算机 技术等 多 个学科领域知识的综合, 具体主 要包括 交通信 息的检 测、传 输 和处理等。 1 体系结构 1. 1 交通信息采集系统结构 交通信息采集系统主要由激光传感器、传感器控制器组成 的传感器组和数据采集器组成。它们之间通过 RS-485 网 络进 行通信。其结构如图 1 所示。 当车辆在道路上通过时, 传感器控制器控制激光传感器检 测这些交通信息, 将这些交通信息进行快速处理后得到原始交 通数据, 数据采集器每隔 一定的 循检周 期, 通 过串行 网络向 传 收稿日期: 2005- 09- 05; 修返日期: 2006- 03- 27 基金项目: 天津市科技攻关培育项目( 033104711) 感器控制器 采集 这些 原 始交 通数 据, 并 进行 实 时预 处理。 车 速、车型的高精度检测和实 时、可靠的 交通数 据传输 是本系 统 设计的关键。 道 路 激光传感器 1# 激光传感器2# 噎 激光传感器 2n-1# 激光传感器 2n# 传感器控制器1# 传感器控制器 n# 噎 RS蛳485 网络 数据采集器 图 1 交通信息采集系统结构图 1. 2 交通信息采集系统与 ITS 中其他系统的关系 本智能交通信息采集系统 是图 2 所 示的智 能交通 系统 的 一部分。此智能交通系统主要由信息采集、数据中心和信息分 析处理三个子系统构成。其 中, 信 息采集 子系统 负责检 测、传 输原始交通数据, 并对原始交通数据进行实时预处理后提供给 数据中心, 为整个智能交通 系统提 供基础 数据支 持; 数据中 心 对实时交通数据进行不同类型的存储, 并为信息分析处理子系 统提供查询支持和 Web 服 务; 信息 分析 处理 子系 统对 交通 数 据进行统计、分析、显示, 提供交通状况信息及出行指导信息。 2 交通信息的检测 本系统使用激光回波脉冲法来实现交通信息的检测, 基于 激光技术的车辆检测方法具有架设简单、方向性强和测量精度 高等优点 [ 2] 。 

·272· 计算机应用研究 2006 年 2. 1 交通信息检测的数学模型 2. 3 传感器控制器的设计 在实际安装中, 两个激光传感器和一个传感器控制器组成 一套检测设备。激光传 感器 安装 在距 离 道路 上方 H 处, 两 个 激光传感器之间的距离为 d( 图 3) , 另设 激光传感器 发送激 光 脉冲与收到回波脉冲的时间间隔为 t, 激光脉冲速度 为 C, 车辆 前端、后端分别通过激光传感器 A 的时刻为 t0 , t1, 通过激 光传 感器 B 的时刻为 t2, t3 。那么: 车 高 h = H - C ×t 2 , 车速 v = 车 长 l = v ×( t1 - t0 ) = d × d t2 - t0 t1 - t0 t2 - t0 车 型 Type = f( h, l) ( 函数 f 根 据实际 情况 定义) 最终用户 交通信息分析处理子系统 违章警告 地图系统 数据显示 数据中心 实时数据 数据转存 统计数据 服务 Web 交通信息 采集子系统 数据格式化 实时显示 传感器 传输网络 交通信息 d h 粤 l 月 H 图 圆 智能交通系统结构图 本系统检测的目的是获取车速和车型等原始交通数据, 图 2 中的信息分析处 理子 系统 在此 基础上 可进 一步 计算 得到 流 量、道路占有率等统计交通数据。 图 猿 交通信息检测原理 v 2. 2 激光传感器的设计 激光传感器主要由光电 发射单 元、光 电探测 单元、测距 单 元和光学系统单元等组成。传 感器控 制器产 生发射 控制编 码 信号后, 信号经发射驱动 电路进 行功率 放大, 使激励 电源产 生 发光需要的高压, 驱动发光器产生光脉冲。光脉冲经发射光学 单元产生一定视场的光束, 光脉 冲经地 面或汽 车反射 后, 进 入 接收光学单元。接收光学单元 将反射 光汇聚 到光电 转换器 光 敏面上, 光电转换器将光脉冲转换为电脉冲。电脉冲经放大处 理后, 由测距电路利用发射脉冲和回波信号进行实时测距。传 感器控制器对测距信号进行分析处理后, 即可判别车辆是否存 在以及车辆的行车时刻。激光传感器内部结构如图 4 所示。 发射光学单元 发光器 激励电源 驱动电路 接收光学单元 光电 转换器 前放及 主放电路 测距单元 传 感 器 控 制 器 图 4 激光传感器结构图 本系统使用窄脉冲发射及 脉冲前 沿处理 补偿技 术实现 高 精度实时测距。若窄脉冲使 用等效 三角波 表示, 设 VS 为信 号 幅度, VN为噪声幅度, ΔR 为作用 距离精 度, tr 为光 脉冲 上升 时 间, B 为信 噪比, 为 光 速, 由 于 Δt tr = VN VS , ΔR = 1 2 C ×Δt, B = , 则 ΔR = C VS VN 系统的测距精度 ΔR = 0. 25m。 tr 2B 。若取 C = 3 ×108 m/s, tr = 5ns, B = 3, 那么 传感器控制器的作用有: ①控制激光传感器激光脉冲的发 射; ②快速处 理激光传感 器传送的测距 信号, 提取车速、车长、 车高等原始交通数据; ③暂存并上传原始交通数据。 由于激光传感器检测到的交通数据量比较大, 为了减轻传 感器控制器的工作负荷, 保 证系统 的实时 性和可 靠性, 传感 器 控制器使用 主从 式 单片 机 系统 设计 [ 3] 。 其主 要由 串 / 并 口 接 收单元、测距信 号处 理单 元 ( 从机 ) 、实时 通信 单 元 ( 主 机) 组 成。其结构如图 5 所示。激光传感器 A, B 通过 串口传送车 辆 通过的时间信息, 并口传送高度信息, 串 / 并口接收单元实时地 将 这些信息传送 给从机; 从机对串 / 并口数据进 行处理后计 算 得到车型、车速, 主机从计时器中取出当前时刻与车型、车速信 息 组成如表 1 所示的原始交通数据后存储至 RAM 中; 同时, 主 机负责接收数据采集器 的通信 中断, 通过 RS-485 网络 上传 原 始交通数据。 激光传感器 粤 激光传感器 月 串辕并口接收单元 栽ime 单片机 渊从机冤 RAM I/O 单片机 渊主机冤 双工串行 通信接口 图 缘 传感器控制器结构图 表 1 原 始交 通数据 格式 砸杂蛳485 网络 车 速 ( 8 bits) 车 型 ( 4 bits) 小 时 ( 8 bits) 分 钟 ( 6 bits) 秒 钟 ( 6 bits) 3 交通信息的传输 3. 1 通信网络结构 本系统中数据采集 器( 硬件 载 体是 PC) 的 一个 串口 与 多 套 检测设备组成一个通信子网。每个通信子网使用 RS-485 总 线 进行数据传输, 并附加 RS-485 中继器以延长传输距离; 数据 采集器使用 PC 的 串口 与由 单片 机构 成的传 感 器控 制器 进 行 串行通信。这种通信网络 结构 具有 如下特 点: ① RS- 485 串 行 通信可靠性较高、使用传输 介质少, 而 且在中 继器的 辅助下 可 以进行较长 距 离 的 传 输; ② PC 和 单 片 机 系 统 均 较 好 地 支 持 RS- 232 串口通信, 系统软硬 件实 现较 为方 便 [ 4] 。通信 网络 物 理结构如图 6 所示。 RS蛳232 RS蛳232 数据 采集器 RS蛳232辕 源愿缘转换器 RS蛳485 总线 中 继 器 中 继 器 RS蛳232辕源愿缘 转换器 噎 RS蛳232辕源愿缘 传感器控制器 传感器控制器 转换器 图 远 信息采集系统通信网络物理结构 3. 2 通信帧的设计 本系统通信帧的一 般格 式 如表 2 所 示 ( 以 下为 了方 便 说 明数据通信的实现, 将数据 采集器 简称为 上位机, 传 感器控 制 器简称为下位机) 。 表 2 通信帧 格式 起 始 符 包 类 型 地 址 数 据 长 度 单 车 信 息 1 … 单 车 信 息 n CR C ( 1) 起始符固定为 0xFF00, 占 用两个 字节, 用 来标 志一 个 通信帧的开始。 此外, 本系统采用窄带 滤光片 和幅度 鉴别电 路、时 域控 制 电路, 调整电路信噪比以 消除阳 光干扰 和内部 噪声干 扰; 在 系 统上电后, 进行自校准及 路面高 度自装 订, 保 证了对 环境的 自 适应性。 ( 2) 包类型字段 占用一 个字 节, 用于 标 志数 据帧 的 类型, 进而使 通 信 双 方 确 定 对 方 的 当 前 动 作。 具 体 取 值 为 0x00, 0x01, 0x02, 0xFF, 分别用于标志数据请求帧、地址探 测帧、地 址 应答帧和数据帧。增加包类型 字段的 取值可 以使本 系统具 有 

第 12 期 倪维健等: 一种智能交通信息采集系统的设计与实现 ·372· 良好的可扩展性。 ( 3) 地址字段占用一个字节, 在上位机 发送的帧 中用来 标 志地址探测或数据请求的下位机对象; 在下位机发送的帧中用 来标志本机, 使上位机确定所接收的帧的来源。 ( 4) 数据长度字段 占用 两个 字 节, 当包 类 型为 0xFF 时 为 单车信息字段的长度; 当包类型为 0x00, 0x01, 0x02 时为 0。 ( 5) 单车信息字段用来记录下位机所 检测到的每辆车的交 通原始数据( 结构如表 1 所示) , 长度为四个字节。数据帧中单 车信息字段的个数 n 为下位机在当前周期内检测到的车辆数。 ( 6) CRC 字段用于错误检测, 占用两个字节。 综上所述, 地址探测帧、地址 应答帧 和数据 请求帧 的长 度 为 2 + 1 + 1 + 2 + 2 = 8( Bytes) , 数 据帧 长 度为 2 + 1 + 1 + 2 + 4n + 2 = 8 + 4n( Bytes) 。 3. 3 通信流程 在实时通信过 程中, 上位 机周 期 触发 与每 个 下位 机 的 通 信, 主动向某个下位机进 行地址 探测或 数据请 求, 该 下位机 收 到请求后回传相应的应答帧, 完成与上位机的一次通信。具体 的通信流程如下。 ( 1) 上位机。与其 连接的 所有 下位 机通 信 一遍 即为 一 个 通信周期。通信 周期 开 始时, 首 先判 断 是否 需 要进 行地 址 探 测, 如果 满足 以下 条件: ① 系统 首次 通信; ② 已通 信了 较长 时 间, 需要刷新地址列表; ③人为指定需要地址探测, 那么转入地 址探测过程; 否则不需要地址探测, 开始接收数据, 当上位机接 收完地址列表中的 所 有下 位机 RAM 中 的原 始 交通 数据 后 当 前通信周期结束, 之后新的通信周期 开始( 一 个通信 周期的 通 信流程如图 7 所示) 。 通信周期 开始 需要地址 探测 Y N 地址探测 确定地址 列表 数据接收 通信周期 结束 使用默认地址列表 图 7 上位机一个通信周期的流程 在地址探测过程中, 上位机依次向地址空间内的所有下位 机发送地址探测帧, 每次发送完后即开始定时等待。如果在指 定时间内收到下位机回传的地址应答帧且帧格式正确, 那么就 把这个下位机对应的地址添加至地址列表中, 否则就把这个地 址从地址列表中删除; 之后向地址空间中的下一台下位机发送 地址探测帧……这样上位机与 地址空 间中的 所有下 位机通 信 一遍后, 就可以确定其连 接的每 台下位 机的地 址, 使 整个通 信 过程可以自动适应通信网络中由于故障、维护等原因所引起的 下位机节点数目的变化。 在数据接收过程中, 上位机依次取出地址列表中的每台下 位机的地址, 发送数 据请求 帧, 然 后进入 定时等 待。在指定 时 间内收到下位机的数据帧且格式正确, 就把这个数据帧中的单 车信息取出并保存, 否则就认为出现了通信错误。如果该下位 机的累积连续通信错误次数超过某阈值, 就认为该下位机出现 故障, 将其从地址列表中删除。之后上位机取出下台下位机的 地址, 重复上述接收过程。 ( 2) 下位机。在工作过程中, 它 根据激光 传感器 的脉冲 变 化不断生成原始交通数据。当上位机的通信帧到来时, 将触发 下位机的中断, 下位机接 收中断 后分析 通信帧 的功能 字段, 如 果是地址探测帧, 那么就把本机的地址封装成地址应答帧发送 给上位机; 如果是数 据 请求 帧, 那 么就 把当 前 RAM 中的 交 通 数据封装成数据帧发送给上 位机; 如果通 信帧格 式错误, 为 了 保证通信的实时性, 直接丢弃该帧, 从通信中断中返回。 3. 4 数据通信的数学模型及性能指标 在考察城市实际车流情况的基础上, 本系统中激光传感器 的最大检测频率 fmax = 2, 即 其每 秒钟 最 多可 检 测两 辆车。 此 外, 本系统 设 置 串 行 通 信 的 基 本 单 元 为 11bits( 内 含 起 始 位 1bit、数据位 8bits、校验位 1bit、停止位 1bit) 。 定义 1 地址探测率 α为 每次 通信 周期 中需 要进 行地 址 探测的概率, 0 < α≤100% 。 定义 2 循检周期 T 为图 7 所 示的 一个 通信 周期 的平 均 时间, 即 T = t1 ×α+ t2, 其中 t1 为地 址探测需要的 时间, α为 地 址探测率, t2 为接收数据帧需要的时间。循检周期描述了系 统 的数据传输延时, 同 时, 传 感器 控 制器 的 RAM 必须 至少 可 以 缓存一个循检周期 T 内 传感 器产 生 的交 通数 据; 否 则缓 冲 区 将溢出。 定义 3 路段繁忙率 η为 传感 器平 均每 秒实 际检 测到 的 车辆数与 fmax的 比值。η可 以衡 量 该路 段的 实 际 交通 繁 忙 情 况, 0≤fmax≤100% 。 定义 4 等效数据量 M 为 在一个 通信周 期内数 据采集 器 与一个传感器控制器之间 通信的 平均字 节数。如果 地址探 测 率为 α, 那么 根据 表 2 所示 的通 信帧 结构, M = ( 8 + 8) ×α+ 8 + 8 + 4 ×( fmax ×η×T) 。 定义 5 可提供带 宽 Bprovide 为 RS- 232 /485 串 行网 络可 提 供的带宽, 本系统设置 Bprovide = 9 600bps。 定义 6 需求带宽 Brequire 是为了让所有传感 器控制器把 从 激光传感器接检测到的所有数 据上传 给数据 采集器 所需要 的 通信网络带宽。 根据上述定义, 设数据采集器每个串口连接的传感器控制 器数量为 n, 那么, Brequire = n ×M ×11 T bps 在正常通信的条件下, 必须使 Bprovide≥Brequire , 即 B provide ≥ n ×M ×11 T = n ×[ ( 8 + 8 ) ×α+ ( 8 + 8 + 4 ×2 ×η×T) ] ×11] T 考虑到最坏情况, α= 100% , η= 100% , 可得 88n + 352 T ×n≤9 600 此时传感器控制器个数 n≤ 9 600 88 + 352 T 情况下, 如果 η= 85% , α= 1% , 那么 ( 1 ) < 109; 在通 常的交 通 ( 2 ) ( 3 ) 74. 8 n + 177. 76n ≤9 600 T 如果把 Bprovide 增加至 19 200bps, 那么 74. 8 n + 177. 76n ≤19 200 T 图 8 为式( 1) ～式( 3) 对应的函数曲线。 80 70 60 50 40 30 20 10 0 波特率 :9 600 浊=100%,琢=100% 式(1) 载院员园园再院源源 波特率 :员9 圆00 浊=100%,琢=100% 式(圆)波特率:9 600 琢 式(猿) =1% 浊=愿5%, 50 100 下位机个数 n 150 图 8 数据通信数学模型曲线 200 

·472· 计算机应用研究 2006 年 从图 8 中可以 看出, 本系 统在最 繁忙的 交通环 境下( α= 100% , η= 100% ) , 数据采集器 每个串 口连接 的传感 器控制 器 个数 η= 100, 循检周期即最大数据传输延时 T = 44s, 传感 器控 制器需要的最大 RAM 容量为 T ×fmax ×单 车信 息字段 长度 = 44 ×2 ×4 = 352( Bytes) 这是本系统的性能指标, 式( 2) 和式( 3) 的曲线表明, 如果处 于通常的交通环境或提高 Bprovide, 本系统将具有更好的实时性。 4 交通信息的实时预处理 为了有效地向数据服务系统提供实时交通数据, 并向用户 反馈即时交通信 息, 本 系统 需对 原 始交 通数 据 进行 实时 预 处 理, 主要包括两个方面: ( 1) 原始交通数据的转存 数据采集器通过串口接收 到的是 数据帧 形式的 原始交 通 数据, 必须将其格式化为关系元组形式的实时交通数据以供信 息分析处理系统处理。处理过程是: ①取出接收缓冲区中的数 据帧的帧头, 得到地址字段和长度字段。②依照长度字段对帧 头之后的数据依次取四个字 节进行 分析, 得到 车速、车型和 时 间, 并附加地址信息得到实时交通数据, 暂存至数据缓冲区中。 ③每个循检周期结束后, 将数据缓冲区的实时交通数据转存至 图 2 所示的数据中心的实时数据表中。 ( 2) 实时交通数据的显示 为了使用户可以及时了解 交通的 详细状 况和交 通信息 检 测设备的工作情况, 数据采集器在采集到实时交通数据后即对 其进行图形化显示。由于数据采集器连接着多套检测设备, 每 套检测设备同时产生包含车速、车型和时间三种信息的实时交 通数据, 为了充 分图形化显 示这些信息 , 本系 统采用两种 显示 方式: ①单传感器多时间段 的显示; ② 多传感 器单时 间段的 显 示。其中方式①用来显示指定 传感器 在本循 检周期 内检测 到 的所有车辆信息; 方式②用来显示指定时刻内所有传感器检测 到的车辆信息。通过这两种显示方式, 用户可以在时间维度和 空间维度上全面、及时地了解当前的交通情况。 5 结束语 交通信息的采集是有效 地指挥 交通和 调度的 基础。在 设 计交通信息采集系统时, 对具体环境中的数据采集和数据通信 进行了分析, 实现过程中涉及到了激光检测、传感器、单片机控 制、串 行通 信、数据 库以及 数据 可视 化等 多方 面技 术的 综合。 本系统在实际测试中表现 出了良 好的性 能。 为了进 一步采 集 到更全面、可靠的交通信息, 今 后将把 多类型 传感器 融合技 术 应用到交通信息的检测中。 参考文献: [ 1] 中 国智 能运输 系 统体 系 框 架》专 题 组. 中 国 智能 运 输 系 统 体 系 框架[ M] . 北京: 人民 交通 出版社 , 2003 . [ 2] 陈家壁 . 激光原 理及应 用[ M] . 北 京: 电子 工业出 版社 , 2004 . [ 3 ] 何立民 . 单 片机 高级应 用教程 [ M] . 北京 : 北京航 空航天 大 学出 版 社, 2001. [ 4] 求实科 技. Visual C ++ 串口 通信 工程开 发实 例导航 [ M] . 北京 : 人 民邮电 出版 社, 2003. [ 5 ] 赵振生 , 张 有光 , 吴 铭. 智能交 通系 统中数 据通 信协议 的设 计和 实 现[ J] . 计算机 工程, 2002, 28( 9 ) : 213 - 215. [ 6] 石松泉 , 朱长海 . 智 能交 通路口 控 制器 的 设 计[ J] . 计 算 机 工程 与 应用, 2004, 40( 3 ) : 15-17 . 作者简介: 倪 维健, 男 , 硕 士研究 生, 主要 研究方 向为 数据挖 掘、智能 交通; 黄 亚楼 , 男 , 教授, 博导 , 主 要研 究方向 为智 能信息 处理 、智 能机器 人系 统。 ( 上 接第 264 页) 4 结论 噎 噎 噎 图 1 模糊神经网络结构 图 2 剪枝后的网络结构 表 1 为剪枝过 的权 值( 剪 枝前 的权 值限 于 篇幅 就不 再 列 出) 。 表 1 剪枝后 的网络 权值 收 益 指 标 输 入 节 点 号 销 售 利 润 率 资 产 负 债 率 净 资 产 收 益 率 1 2 3 1 2 3 1 2 3 隐 节 点 1 2. 723 108 1 - 1. 934 233 1. 843 432 1. 900 343 0 1. 453 452 - 5. 234 216 4. 268 531 1. 452 129 隐 节 点 2 0 0 0. 343 672 - 2. 212 456 0. 498 732 2. 567 545 0 - 2. 342 117 5. 317 854 经过隐节点的聚类以及两阶段的规则提取, 得到商业规则 如表 2 所示。 表 2 提 取的商 业规 则 销 售 利 润 率 资 产 负 债 率 净 资 产 收 益 率 低 低 中 低 中 低 低 高 低 中 低 中 中 中 中 中 高 低 高 低 高 高 中 高 高 高 中 通过实际数据检查, 以上规则是合理的。 本文讨论了一种基于模糊 神经网 络进行 商业数 据挖掘 的 方法, 其基本思路如下: 根据所 要提取 的商业 规则相 关的属 性 建立模糊神经网络, 使用数 据集训 练神经 网络, 训练 结束后 对 神经网络进行剪枝, 然后对 隐节点 进行聚 类, 最后提 取商业 规 则。本文通过实例验证了这种算法的有效性。总之, 模糊神 经 网络通过结合神 经网 络 和模 糊逻 辑 的优 点, 克 服了 各自 的 缺 点, 在商业规则的数据挖掘中取得了良好效果。 参考文献: [ 1] 荣莉莉 , 王众托 . 从 样本 数据中 获 取模 糊 规 则的 一 种 算 法[ J] . 系 统工程 学报 , 1998 , 13( 1 ) : 57- 65. [ 2 ] 熊熊, 汪德 馨, 宋轶 民. 利用模 糊神 经网络 进行 数据挖 掘的 一种 算 [ 3] 法[ J] . 系统 工程学 报, 2000, 15( 1) : 32- 36. Suraphan Thawornwong, David Enke. The Adaptive Selection of Finan- cial and Economic Variables for Use with Artificial Neural Networks [ J] . Neurocomputing, 2004, 56 : 205- 232. [ 4] Hongjun Lu, Rudy Setiono, Huan Liu. NeuroRule: A Connection Ap- proach to Data Mining [ C] . Switzerland: Proceedings of the 21st VLDB Conference, 1995. 478 -489. Indranil Bose, Radha K Mahapatra. Business Data Mining: A Machine Learning Perspective[ J] . Information & Management, 2001 , 39 ( 3 ) : 211- 225. [ 5] 作者简介: 冯 征( 1978- ) , 男 , 山 西 太 原 人 , 博 士 研 究 生, 主 要 研 究 方 向 为 信 息 系 统 、数据挖 掘。