基于并行遗传算法的规则发现研究

周勇; 刘锋

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阐述了传统遗传算法的基本思想、原理和步骤及其在数据挖掘(规则集发现)中的应用,给出了基于遗传算法的知识规则挖掘算法的基本思想和关键问题,包括知识规则表示、适应度函数定义等,继而提出多种群并行进化结构,利用精英重组策略,产生池进化模型以及自适应参数的手段调整并行遗传算法进行数据挖掘.在算法具体实现过程中,采用了动态变异交叉概率等方法,有效避免了并行遗传算法中早熟现象的发生.以北美香菇数据为例,进行并行遗传算法挖掘分类规则,实验说明了该算法在发现和进化规则方面的有效性.

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来源
《计算机技术与发展》 |2008年第8期|137-139181|共4页
作者
周勇; 刘锋;
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作者单位

安徽大学;

计算机科学与技术学院;

安徽;

合肥;

230039;

安徽大学;

计算机科学与技术学院;

安徽;

合肥;

230039;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
遗传算法; 并行遗传算法; 规则发现; 数据挖掘;

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