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道路交通数据资源日益膨胀和复杂化,已经远远超出了人脑的记忆和分析能力.面对道路交通的海量数据,传统运用的DBMS和OLTP技术,已无法发现隐藏在数据背后的关系、规则和发展趋势等新的内容、知识和信息.因此,建立基于DMKD的智能道路交通安全决策支持系统是相关部门急需解决的重大课题.笔者重点介绍了数据挖掘、知识发现的概念,提出了基于DW+OLAP+DMKD的道路交通安全决策支持系统,通过道路交通系统的要素分析,介绍了一种面向属性的粗糙集方法提取规则,并阐述了一种递进式规则评价提炼过程.