收藏本站
收藏 | 论文排版

基于GA的分类规则挖掘技术的研究与应用

郭强  
【摘要】:数据挖掘技术是多学科技术的集成,主要包括数据库和数据仓库技术、统计学、机器学习、人工智能等,它的主要目标是从大量的数据中找到隐藏在其中的人们所需要的信息。分类数据挖掘则是从源数据的训练样本集中挖掘出已经有类标识的数据与类标识之间的对应关系,总结这种关系,以便对未知类标识的数据进行分类。遗传算法是一种全局随机搜索的最优化算法。 本文主要是利用遗传算法对数据挖掘中的分类数据挖掘进行研究。首先,回顾了数据挖掘技术的产生和发展、数据挖掘的基本概念和基础理论,着重讨论了分类数据挖掘的概念、过程、基本技术以及其评价标准。接着,对遗传算法进行了讨论,分析了遗传算法和自然选择之间的关系、简单遗传算法的基本方法、遗传算法的理论基础以及存在的问题。 通过对数据挖掘和遗传算法的研究,发现了利用遗传算法来解决数据挖掘问题时,普遍存在的问题,比如,分类规则之间的冲突、较大型数据库效率问题、遗传算法的早熟收敛以及遗传编码问题等。为了解决分类数据挖掘算法中普遍存在的规则之间冲突的问题,提出了一种冲突解决策略。为了克服简单遗传算法的早熟收敛问题,利用三交换启发式交叉算子和三交换变异法,对简单的遗传算法进行改进。为了有效的解决分类挖掘编码困难和对于较大型数据库效率较低的问题,提出了一种基于矩阵解码遗传算法的分类规则挖掘算法。最后,利用car evaluation数据集进行验证,用分类算法的四个评价标准,对本文算法和J4.8算法进行比较,结果表明,本文算法明显优于J4.8算法,证明了本文算法的可行性及有效性。


知网文化
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前20条
1 陈俊清;朱文兴;;基于人工鱼群算法的分类规则发现[J];福州大学学报(自然科学版);2007年01期
2 黄宏本;李余琪;覃伟良;;一种基于遗传算法的分类规则挖掘算法[J];广西科学院学报;2010年02期
3 李鹏;王自强;邝艳敏;;基于改进蚁群算法的分类规则挖掘[J];农业网络信息;2007年10期
4 王俊艳;;浅析分类方法的发展[J];电脑知识与技术;2008年15期
5 王玉珍;;基于贝叶斯理论的分类模式挖掘方法研究[J];微计算机应用;2007年06期
6 闵华清;卢炎生;蒋晓宇;;基于共同进化计算的分类规则算法[J];华南理工大学学报(自然科学版);2006年06期
7 陆静;赵阳;;决策树技术在监狱数据挖掘中的应用[J];福建电脑;2006年12期
8 许亚梅;;粗糙集理论及其在数据挖掘中的应用[J];现代计算机;2006年03期
9 王刚;黄丽华;张成洪;夏洁;;数据挖掘分类算法研究综述[J];科技导报;2006年12期
10 徐春鸽;章登科;葛红;;人工免疫系统在数据挖掘中的应用[J];计算机技术与发展;2007年04期
11 段晓东,王存睿,王楠楠,刘向东,石丽;一种基于粒子群算法的分类器设计[J];计算机工程;2005年20期
12 龙际珍;赵欢;;基于一种混合算法的分类规则挖掘[J];湘潭大学自然科学学报;2006年01期
13 李子久;杜庆灵;;人工鱼群算法在文本分类中的应用研究[J];电脑知识与技术;2010年25期
14 胡学钢;马冯;陈慧;;一种基于多概念格的分类规则融合方法[J];合肥工业大学学报(自然科学版);2006年09期
15 彭锦国;蔡之华;康立山;;一种基于GEP的分类规则挖掘算法[J];计算机工程;2007年09期
16 阮家港;马金平;吕晓慧;;基于非随机初始种群遗传算法的分类规则挖掘[J];科学技术与工程;2009年02期
17 杨海峰;冀英伟;;一种基于集合运算的分类规则处理方法[J];太原科技大学学报;2011年02期
18 巩帅;;交通流量数据的分类规则挖掘[J];计算机工程与应用;2006年06期
19 张浩;马垣;;基于相干概念覆盖的增量分类规则挖掘[J];微计算机信息;2007年36期
20 任海燕;罗可;;GA和关联规则在分类挖掘中的应用研究[J];计算机工程与应用;2011年17期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 李天瑞;徐扬;;基于粗糙集的一种挖掘分类规则算法[A];2001年中国管理科学学术会议论文集[C];2001年
2 肖诗松;张玉刚;周张兰;陈涛;;一种基于量子粒子群优化的分类规则提取算法[A];2007北京地区高校研究生学术交流会通信与信息技术会议论文集(上册)[C];2008年
3 温国锋;李宏艳;王广成;王永生;王成华;马立强;王敏;张巍巍;宁丰荣;岱云;;数据仓库与粗集数据挖掘在建筑管理决策中的应用研究[A];决策与管理研究(2007-2008)——山东省软科学计划优秀成果汇编(第七册·上)[C];2009年
4 郭学军;陈晓云;;粗集方法在数据挖掘中的应用[A];第十六届全国数据库学术会议论文集[C];1999年
5 徐慧;;基于Web的文献数据挖掘[A];第十七届全国数据库学术会议论文集(技术报告篇)[C];2000年
6 孙迎;;医院信息的数据挖掘与方法研究[A];中华医学会第十次全国医学信息学术会议论文汇编[C];2004年
7 薛晓东;李海玲;;数据挖掘的客户关系管理应用[A];科技、工程与经济社会协调发展——河南省第四届青年学术年会论文集(下册)[C];2004年
8 郭建文;黄燕;印鉴;杨小波;梁兆辉;;建立中风病“阴阳类证”辨证规范的数据挖掘研究[A];中华医学会第十三次全国神经病学学术会议论文汇编[C];2010年
9 薛鲁华;张楠;;聚类分析在Web数据挖掘中的应用[A];北京市第十三次统计科学讨论会论文选编[C];2006年
10 陈楚湘;沈建京;陈冰;尚长兴;王运成;;运用粗糙集理论建立中老年肺炎中医症候诊断标准[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 张文宇;基于数据挖掘的智能决策研究[D];西北工业大学;2003年
2 孙丽;工艺知识管理及其若干关键技术研究[D];大连交通大学;2005年
3 胡志坤;复杂有色金属熔炼过程操作模式智能优化方法研究[D];中南大学;2005年
4 刘革平;基于数据挖掘的远程学习评价研究[D];西南师范大学;2005年
5 刘寨华;基于临床数据分析的病毒性心肌炎证候演变规律研究[D];黑龙江中医药大学;2006年
6 王川;基因芯片数据管理及数据挖掘[D];中国科学院研究生院(上海生命科学研究院);2004年
7 王涛;挖掘序列模式和结构化模式的精简集[D];华中科技大学;2006年
8 郭斯羽;动态数据中的数据挖掘研究[D];浙江大学;2002年
9 李旭升;贝叶斯网络分类模型研究及其在信用评估中的应用[D];西南交通大学;2007年
10 刘东升;面向连锁零售企业的客户关系管理模型(R-CRM)研究[D];浙江工商大学;2008年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 郭强;基于GA的分类规则挖掘技术的研究与应用[D];上海师范大学;2011年
2 丁悦;数据挖掘中判定树算法的研究与优化[D];上海师范大学;2008年
3 赵亮;基于概念格的分类系统的研究与实现[D];吉林大学;2005年
4 何国建;基于粗糙集理论与遗传算法的分类算法研究[D];西南交通大学;2005年
5 段翠玉;基于粗糙集理论的分类规则挖掘[D];安徽大学;2007年
6 宾宁;分布式环境下数据挖掘分类算法研究[D];中南大学;2005年
7 鄢文晋;蚁群算法及其在数据挖掘中的应用[D];重庆大学;2007年
8 刘华敏;数据挖掘在高职院校学生成绩分析中的应用[D];安徽大学;2011年
9 颜昌沁;基于数据挖掘的电信客户离网预测研究与应用[D];昆明理工大学;2009年
10 全姣;政府采购资金使用数据挖掘研究[D];重庆理工大学;2011年
中国重要报纸全文数据库 前10条
1 李开宇 黄建军 田长春;把“数据挖掘”作用发挥出来[N];中国国防报;2009年
2 华莱士;“数据挖掘”让银行赢利更多[N];国际金融报;2003年
3 记者 晏燕;数据挖掘让决策者告别“拍脑袋”[N];科技日报;2006年
4 □中国电信股份有限公司北京研究院 张舒博 □北京邮电大学计算机科学与技术学院 牛琨;走出数据挖掘的误区[N];人民邮电;2006年
5 张立明;数据挖掘之道[N];网络世界;2003年
6 中圣信息技术有限公司 李辉;数据挖掘在CRM中的作用[N];中国计算机报;2001年
7 田红生;数据挖掘在CRM中的应用[N];中国经济时报;2002年
8 王广宇;数据挖掘 加速银行CRM一体化[N];中国计算机报;2004年
9 周蓉蓉;数据挖掘需要点想像力[N];计算机世界;2004年
10 张舒博;数据挖掘 提升品牌的好帮手[N];首都建设报;2009年
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62982499
  • 010-62783978