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决策树模型的特点:与其他分类算法相比，决策树模型有以下优点:可理解性强、速度快。一般决策树模型缺点是:缺乏伸缩性:由于进行深度优先搜索，所以算法受内存大小限制，难于处理大训练集。为了处理大数据集或连续量的种种改进算法（离散化、取样） 不仅增加了分类算法的额外开销，而且降低了分类的准确性，对连续性的字段比较难预测，当类别太多时，错误可能就会增加的比较快，对有时间顺序的数据，需要很多预处理的工作。在有噪声的情况下，拟合将导致过分拟合（overfitting），即对训练数据的拟合反而不具有很好的预测性能。
系统记录查询与管理系统记录查询是指:系统对使用人员进行系统某部分的数据和设置作修改时的记录。包含操作人员及其操作时间、修改信息类型与内容等。如:车牌处理信息、删除强制开闸记录信息、登录系统信息、交班信息、注销系统信息、修改收费规则信息等。停车场系统的岗亭管理一般采用轮班值守制度，有的两班轮换，有的三班轮换，所以本系统具有交接班（即:用户切换）操作。整个系统的进出场记录、临时车辆收费记录中都含有不同的值班人员资料（如姓名、帐号、操作时间等），方便账务统计时能够到每一笔账务对应到每一个人，如出现异常记录可找当班人员进行核对以达到停车场管理系统记录数据的准确性。
车牌矫正及精定位模块由于受拍摄条件的限制，图像中的车牌总不可避免存在一定的倾斜，需要一个矫正和精定位环节来进一步提高车牌图像的质量，为切分和识别模块做准备。使用精心设计的图像处理滤波器，不仅计算，而且利用的是车牌的整体信息，避免了部噪声带来的影响。使用该算法的另一个优点就是通过对多个中间结果的分析还可以对车牌进行精定位，进一步减少非车牌区域的影响。车牌系统的车牌切分模块利用了车牌文字的灰度、颜、边缘分布等各种特征，能较好地抑制车牌周围其他噪声的影响，并能容忍一定倾斜角度的车牌。这一算法有利于类似移动式稽查这种车牌图像噪声较大的应用。
车牌识别系统的好处
当开车驶入停车场时，车牌识别系统会自动抓拍车辆的车牌信息，通过信息传递，对于授权的车辆道闸自动开闸，特别是对于车流量大的场所，车牌识别开闸速度快，车主可以快速进入停车场。