用于分类规则提取的演化算法分析与设计

作     者：覃俊 康立山 陈毓屏 Qin Jun 1,2 Kang Lishan 2 Chen Yuping 21 (Computer College,South Center University for Nationalities,Wuhan430074) 2 (The State Key Laboratory of Software Engineering,Wuhan University,Wuhan430072)

作者机构：中南民族大学计算机学院武汉430074 武汉大学软件工程国家重点实验室武汉430072 

基　　金：国家自然科学基金(编号:69635030 60073043 70071042) 

出 版 物：《计算机工程与应用》 (Computer Engineering and Applications)

年 卷 期：2004年第40卷第2期

页      码：13-15,31页

摘      要：在知识发现流程中,分类规则是主要的挖掘任务之一。针对传统的基于统计分析的挖掘算法在保证知识的有趣性方面的缺陷,提出了利用演化计算这种智能计算模型的全局搜索特性和完全适应值导向特性来进行分类知识的自动挖掘和处理,不需要先验知识,以确保知识的有趣性。提出了用IF-THEN这种高层次的知识表示形式来提高知识的可理解性。并给出了个体表示,遗传操作和适应值评估等几个在演化算法中起重要作用的成分的设计原则和方法。

主 题 词：数据挖掘 分类规则 演化算法 有趣性 适应值 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.3321/j.issn:1002-8331.2004.02.005

馆 藏 号：203875285...