浅析基于遗传算法的关联规则数据挖掘技术

数据挖掘是基于数据仓库的知识发现技术,当数据仓库数据海量时,进行穷举搜索是不可行的,必须采取一种有效的搜索策略。遗传算法不仅具有很好的全局搜索能力,同时它能较好的处理数据库中不同属性之间的相互关系。该文论述了如何把遗传算法应用于数据挖掘领域。     

改进型遗传算法及其在数据挖掘中的应用

文中在简单遗传算法的基础上，利用改进的算法进行关联规则的发现和数据库中特征项权重的发现，通过对农业气象数据库的实验，力求解决遗传算法中的早熟等问题。     

基于遗传算法的多关系数据挖掘的研究

多关系数据挖掘的研究领域涉及多个学科,它在由多张表构成的关系数据库中进行知识发现。遗传算法是模拟生物的遗传和进化过程而形成的一种自适应全局优化概率搜索算法。该文将遗传算法应用于多关系数据挖掘,组合使用Apriori方法可从多张表中高效地挖掘出有意义的关联规则。     

遗传算法在关联规则挖掘中的应用

该文尝试和遗传算法挖掘关联规则，并结合图书馆智能型读者测评系统，给出了一个基于遗传算法进行了关联规则挖掘的实例。     

基于移动Agent的数据挖掘研究

本文提出了一个基于移动Agent的数据挖掘模型，并在Crasshopper平台上实现了该模型关于关关联规则分析算法的挖掘过程。由于Agent的移动特性，基于移动Agent的数据挖掘模型具有较高的挖掘性能和数据安全性。     

基于数据挖掘技术的计算机取证系统研究

随着信息技术的不断发展,计算机犯罪问题也不断出现,计算机取证技术是将计算机调查和分析技术应用于对潜在的、有法律效力的证据的确定与获取。数据挖掘技术广泛应用于统计、模式识别、高性能并行计算和可视化研究中。本文对基于数据挖掘技术的计算机取证系统进行了探讨。     

数据挖掘技术浅析

介绍了数据挖掘的特点、任务和方法。     

遗传算法在决策支持系统和数据挖掘中的应用

决策支持系统和数据挖掘技术的应用已深入到企业管理、金融、办公及日常生活等各个领域。使用原先决策支持系统中的传统方法已远远不能满足决策者的需要,从而出现许多新技术新方法来辅助和完善决策支持过程。文中在介绍遗传算法的基础上,提出了一种将遗传算法与决策支持系统相结合的观点,阐述了基于遗传算法的决策支持系统的模型设计,且深入讨论了遗传进化技术在数据挖掘中的应用。     

遗传算法在决策支持系统和数据挖掘中的应用

决策支持系统和数据挖掘技术的应用已深入到企业管理、金融、办公及日常生活等各个领域。使用原先决策支持系统中的传统方法已远远不能满足决策者的需要，从而出现许多新技术新方法来辅助和完善决策支持过程。文中在介绍遗传算法的基础上，提出了一种将遗传算法与决策支持系统相结合的观点，阐述了基于遗传算法的决策支持系统的模型设计，且深入讨论了遗传进化技术在数据挖掘中的应用。     

基于遗传算法的学生信息关联规则挖掘研究

该文结合具体的学生信息数据库,把遗传算法理论应用到关联规则的数据挖掘中。通过特定的编码设计,适应度函数构造。数据库处理,遗传算法的参数设置,得到有用的规则,有助于教师对学生的科学管理和指导,提高教学的质量和素质,为其余课程或学生数据库的挖掘起到抛砖引玉的作用。     

基于决策树的遗传算法在数据挖掘领域的应用

论文详细阐述了基于决策树的改进的遗传算法的编码技术和相关遗传算子的操作;同时强调说明了相对于当前数据挖掘领域的数据分类算法,论文中的新分类方法在从海量数据库中全局优化搜索分类规则集所显示出它的优越性。最后,通过实例比较结果,证实论文中算法切实可行,有较高搜索效率。     

数据挖掘中的聚类算法在邮政快递CRM中的应用

文章基于SPSS Clemenfinel2．0数据挖掘平台,分别运用K-means和TwoStep两种聚类算法对所收集的客户数据建立模型。利用该模型结果对邮政快递CRM中的测试样本进行分析,从而帮助我们采取措施以最大限度地挽留客户。     

遗传算法在关联规则挖掘中的应用

数据挖掘是关联规则中一个重要的研究方向。该文对关联规则的数据挖掘和遗传算法进行了概述,提出了一种改进型遗传算法的关联规则提取算法。最后结合实例给出了用遗传算法进行关联规则的挖掘方法。     

基于数据挖掘的入侵检测研究

文章阐述了入侵检测和数据挖掘，然后介绍了SLIQ算法在入侵检测中的具体实现。     

并行遗传算法的研究

在分析了解决组合优化问题所遇到的困难的基础上,引入遗传算法。进而提出基本遗传算法在解决数量级很大的组合优化问题上的缺陷,并详细介绍了遗传算法的三种并行模型。最后给出改进的并行遗传算法模型。     

并行遗传算法的研究

在分析了解决组合优化问题所遇到的困难的基础上，引入遗传算法.进而提出基本遗传算法在解决数量级很大的组合优化问题上的缺陷，并详细介绍了遗传算法的三种并行模型，最后给出改进的并行遗传算法模型．     

基于遗传算法的图像阈值选取

阈值分割是图像分割中的一种常用的方法,传统的OTSU阈值化方法对信噪比较低的图像分割效果不理想,而二维最大类间方差法充分利用像素与领域的空间相关信息,能够产生较为满意的分割结果,但运算量大大增加,文中采用遗传算法,通过编码、选择、交叉、变异等操作对二维最大类间方差法进行了优化,试验结果表明,遗传算法可以大大提高运算速度,对算法的优化效果十分明显。     

数据挖掘技术的研究现状及发展方向

数据挖掘技术是当前数据库和人工智能领域研究的热点。文章对国内外数据挖掘技术的总体情况进行了概括性的介绍，其中包括数据挖掘技术的产生背景、应用领域等，并对当前数据挖掘的分类以及数据挖掘技术中常用的一些挖掘算法进行了说明，最后列出了一些数据挖掘在实际领域中的应用，并对数据挖掘技术的前景作出了展望。     

基于数据网格进行知识关联规则挖掘方法研究

摘要：数据网格是在计算网格的基础上发展起来的网格技术,具有资源共享、协同工作、虚拟组织以及对分布式数据库群进行处理和分析的特点,在知识发现领域具有重要的研究价值。因此,本文提出了一种基于数据网格进行知识关联规则挖掘的方法。该方法采用数据网格树对动态数据网格进行全局控制和管理,采用挖掘作业命令的形式触发域挖掘作业,采用素数存储的方法进行了关联规则挖掘。通过仿真实验表明该挖掘方法在数据库群和数据网格关联规则挖掘方面具有优势。     

一种基于遗传算法的样本集数据分割方法

提出了一种基于遗传算法的样本集数据分割方法。数据挖掘过程中该方法能够解决如何对一个样本集进行数据分割,从而得到最佳训练集和测试集的问题。通过该方法进行数据分割,不仅提高了分类模型的分类精度,而且能够最小化训练集和测试集之间的噪声百分比。最后,以一组软件项目样本数据为例说明该方法的有效性。