先验知识引导下的基于遗传搜索的知识发现方法

• 作者: 李红磊 闫一功
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 遗传算法 知识发现 知识引导系数 变异函数
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 所属期刊栏目: 人工智能与识别
• 页码范围: 180-181,221
• 页数: 3页
• 分类号: TP301
• 字数: 2620字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2014.01.047

摘要

针对知识库的不完备所导致的分类器泛化能力较差的问题，提出一种在先验知识引导下基于遗传算法的知识发现方法。该方法通过引入问题近似先验领域知识，进行种群初始化和变异函数构造，利用先验知识引导下的遗传算法对问题的解空间进行搜索，最终获取新知识。利用该方法可以获得同时覆盖先验领域知识和训练样例的一般知识，进而提高分类器的分类性能和泛化能力。实验结果表明，与经典遗传算法相比，不仅该算法的泛化能力更强，而且所获得特征规模较小。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	闫一功	长春工业大学基础科学学院	9	39	3.0	6.0
2	李红磊	长春工业大学基础科学学院	2	2	1.0	1.0