随着我国经济的飞速发展,汽车的拥有量在不断攀升,汽车拥有量的急剧增加和城市交通建设的相对滞后,导致城市交通不断恶化,道路交通的安全问题正严重威胁着我国经济发展和人民生命财产安全。因此智能交通系统(ITS)作为一种解决交通问题的全新方式,在国内外迅速发展起来。但是目前市场上的系统基本上仅具有车辆定位跟踪及监控管理功能,多数并没有对从车载终端采集到的海量数据进行进一步的分析,为解决这种问题,克服传统方法的局限性,本文提出一种基于范例推理的道路交通事故处理系统。借助车载信息系统终端,对获取的海量信息进行加工整理并形成案例库。在此基础上,借助于机器学习领域中基于范例推理的机制,并结合信息检索的文本挖掘技术,设计一种推理机制下的道路交通事故处理系统,该系统可为公路管理部门提供决策依据。本文所做工作如下:(1)案例库的建立结合领域应用环境,对通过信息采集系统获取的诸多因素进行分析,建立一个能为范例推理提供方便的案例库。(2)范例推理范例推理通过三个子过程实现。一是特征辩识,就是对新问题进行分析,提取有关特征;二是初步匹配,运用文本分类技术从范例库中找到一类与当前问题相关的候选范例;三是最佳选定,运用向量空间模型方法从初步匹配过程中获得的一组范例中选取几个与当前问题最相似的范例。(3)范例的学习主要通过添加新范例、以及通过用户反馈来调整范例关键词权重的方式完成学习过程。