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摘要:
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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文献信息
篇名 基于并行遗传算法的规则发现研究
来源期刊 计算机技术与发展 学科 工学
关键词 遗传算法 并行遗传算法 规则发现 数据挖掘
年,卷(期) 2008,(8) 所属期刊栏目 智能、算法、系统工程
研究方向 页码范围 137-139,181
页数 4页 分类号 TP18
字数 2287字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-629X.2008.08.039
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘锋 安徽大学计算机科学与技术学院 77 392 11.0 16.0
2 周勇 安徽大学计算机科学与技术学院 13 90 3.0 9.0
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研究主题发展历程
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遗传算法
并行遗传算法
规则发现
数据挖掘
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机技术与发展
月刊
1673-629X
61-1450/TP
大16开
西安市雁塔路南段99号
52-127
1991
chi
出版文献量(篇)
12927
总下载数(次)
40
总被引数(次)
111596
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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