融合GA和关联规则的数据挖掘方法改进研究

本文提出一种融合改进遗传算法和关联规则的数据挖掘方法。首先将遗传算法交叉算子和变异算子进行自适应改进,使其在迭代过程中能够根据函数适应度值自适应调节。然后将改进后的自适应遗传算法融入到关联规则中,充分利用遗传算法良好的全局搜索能力,提高处理海量数据关联规则的挖掘效率。为了避免无用规则,减少不相关性的存在,在此基础上融入亲密度以提高关联规则的可靠性。在Hadoop大数据平台上通过分析交通数据验证优化后的算法,与传统方法相比,该方法提高了算法的收敛速度和鲁棒性。     

基于遗传算法的关联规则挖掘方法

基于对数据挖掘,特别是关联规则挖掘的研究,提出了一种改进型遗传算法的关联规则提取算法,并从编码方法、适应度函数的构造和遗传算子的设计方面进行讨论分析。通过对早熟问题的分析并改进自适应算子,提高了算法的效率,使算法在相对稳定的动态种群规模中寻找优质解。     

一种基于遗传算法的关联规则挖掘算法

基于对数据挖掘,特别是关联规则挖掘的研究,本文提出了基于遗传算法的关联规则挖掘方法,根据关联规则挖掘的特点,提出了对遗传算法中数据的编码模块的改进方案,特别是通过对早熟问题的分析,将改进的自适应Pc,Pm算法应用到遗传算法中来,从而提高了算法的效率。最后给出了完整的基于遗传算法的关联规则挖掘算法。     

基于文化免疫克隆算法的关联规则挖掘研究

针对关联规则挖掘问题,给出一种基于文化免疫克隆算法的关联规则挖掘方法,该方法将免疫克隆算法嵌入到文化算法的框架中,采用双层进化机制,利用免疫克隆算法的智能搜索能力和文化算法信念空间形成的公共认知信念的引导挖掘规则。该方法重新给出了文化算法中状况知识和历史知识的描述,设计了一种变异算子,能够自适应调节变异尺度,提高免疫克隆算法全局搜索能力。实验表明,该算法的运行速度和所得关联规则的准确率优于免疫克隆算法。     

改进型遗传算法应用于酒店客户资料挖掘

根据关联规则挖掘的特点,提出了对遗传算法中适应度函数的构造,数据的编码等问题的改进方案,通过对"早熟"问题的分析,将改进的自适应交叉概率Pc和变异概率Pm算法应用到遗传算法中来。最后给出了一种基于遗传算法的关联规则挖掘算法,并应用到酒店信息管理系统中验证了算法的有效性。     

基于模拟退火遗传算法的关联规则挖掘

将模拟退火遗传算法加以改进,应用于关联规则挖掘,提出一种新的基于改进的模拟退火遗传算法的关联规则挖掘算法,并在该算法中,采用自适应方式动态选取交叉和变异概率,有效地抑制了早熟收敛现象,实验结果显示该方法能高效地解决关联规则挖掘问题。     

大数据下关联规则算法的改进及应用

大数据时代对数据挖掘的技术和应用提出了更高的要求,关联规则算法作为数据挖掘的一个主要方向,能够在大量数据中发现频繁项集和关联知识。Apriori算法是关联规则的经典算法,本文对其在大数据下应用的缺点提出改进的方法,并结合用户收视行为的海量数据对改进后的算法进行应用,提高了数据挖掘的效率并得到较好的挖掘结果,同时为后续的应用提出了新的课题。     

基于改进遗传算法的软件测试数据自动生成系统设计与实现

软件测试数据自动化生成技术是软件测试自动化的重要组成部分,为了进一步提高软件测试数据自动生成质量和效率,在建立软件测试数据自动生成模型的基础上融入一种改进的遗传算法,该算法通过引进自适应交叉算子和变异算子把模拟退火算法融入其中,很大程度上扩大了测试数据搜索生成范围,一定程度上克服了遗传算法的早熟收敛现象。     

粒子群优化算法求解地图四色问题

针对地图四色问题,重新定义了粒子群优化算法中粒子的位置、速度及其运算规则,并融入了遗传算法的变异思想,在传统粒子群优化算法的基础上增加了变异算子。将改进后的粒子群优化算法在湖南省地图上进行仿真实验,结果表明改进后的算法在全局寻优能力方面有较大的提高,求解速度和稳定性方面也都取得了较为满意的效果。     

基于改进遗传算法的模糊控制器设计

针对模糊控制器的隶属度函数和模糊控制规则的选取及优化缺乏自学习能力与知识采集的手段,以及遗传算法具有自适应、启发式、概率性、迭代式全局收敛的特点,该文章将遗传算法与模糊控制相结合,给出了一种基于改进遗传算法的模糊控制器设计策略.改进算法引入了分裂算子来避免遗传算法在寻优过程中陷入局部最优解,同时对编码方式、选择算子、交叉算子以及变异算子做了相应的调整与改进.并将此改进算法用于优化模糊控制器的隶属度函数与模糊控制规则.仿真结果表明用该改进算法优化后的模糊控制器较用普通遗传算法优化后的模糊控制器具有更好的控制性能.     

不确定性数据中基于GSO优化MF的模糊关联规则挖掘方法

针对不确定性数据中模糊关联规则的挖掘问题,提出一种基于群搜索优化(GSO)算法优化隶属度函数(MF)的模糊关联规则挖掘方法。首先,将不确定性数据通过三元语言表示模型进行表示;然后,给定一个初始MF,并以最大化模糊项集支持度和语义可解释性作为适应度函数,通过GSO算法的优化学习获得最佳MF;最后,根据获得的最佳MF,利用改进型的FFP-growth算法来从不确定数据中挖掘模糊关联规则。实验结果表明,该方法能够根据数据集自适应优化MF,以此实现从不确定数据中有效地挖掘关联规则。     

基于蕴涵度的模糊多层关联规则挖掘改进算法

针对模糊多层关联规则挖掘算法的不足,引入了蕴涵度的方法,实现了基于蕴涵度的模糊多层关联规则挖掘算法.推导出了蕴涵度可以用支持度来表示,这样有效地缩短了程序的执行时间.实验结果证明了采用蕴涵度代替置信度的方法提高了模糊多层关联规则挖掘算法的效率.     

改进的遗传算法在Web使用挖掘中的应用

Web使用挖掘是近年来Web数据挖掘中的研究热点。针对传统遗传算法在提取关联规则问题时常采用固定染色体交叉概率和染色体变异概率,容易出现早熟、收敛速度较慢的问题,提出了改进的遗传算法,并在关联规则的提取中增加了用户页面兴趣度这一阈值,成功地运用到某商业网站服务器日志挖掘。实验证明,这种改进的遗传算法能够有效避免早熟收敛现象,是一种有效的方法。     

组织协同进化分类算法

提出了一种有效的用于数据挖掘分类任务的方法——组织协同进化分类算法(Organizational CoEvolu-tionary algorithm for Classification,OCEC)，与现有遗传分类方法的运行机制不同，它的进化操作直接作用于数据而不是规则，进化结束后再从各组织中提取规则，这样有利于避免在进化过程中产生无意义的规则。提出了三种组织进化算子——增减算子、交换算子与合并算子和一种组织选择机制，给出了属性重要度的进化方式并基于此定义了组织适应度，作者将算法用于UCI数据集，并与现有的基于遗传和非遗传的分类方法进行了比较。实验结果表明该文方法获得了更高的预测准确率，产生了更小的规则集；对同一数据集进行k—次交叉验证，其预测准确率的波动较小，因此本文算法具有更加稳定的性能。     

基于日志挖掘的Web service安全关联规则挖掘算法及应用

针对传统的Web service安全性测试方法存在的低效性和盲目性,提出了一种基于Web service日志挖掘的安全关联规则挖掘算法,并阐述了算法的应用环境。通过该算法挖掘出正常行为的关联规则,采用错误注入的方式对Web service注入预先设计的构造算子,并把执行后的日志与关联规则进行比较,进而发现Web service存在的安全性问题。实验结果表明,该算法较大地提高了日志挖掘的效率及覆盖率,同时应用该算法能较好地检测出Web service的安全性问题,进一步表明提出的算法是可行有效的。     

基于改进多层次模糊关联规则的定量数据挖掘算法

针对单一层次结构实现规则提取具有规则提取准确性不高、算法运行时间长、难以满足用户使用需求的问题,提出一种基于改进多层次模糊关联规则的定量数据挖掘算法。采用高频项目集合,通过不断深化迭代的方法形成自顶向下的挖掘过程,整合模糊集合理论、数据挖掘算法以及多层次分类技术,从事务数据集中寻找模糊关联规则,挖掘出储存在多层次结构事务数据库中定量值信息的隐含知识,实现用户的定制化信息挖掘需求。实验结果表明,提出的数据挖掘算法在挖掘精度和运算时间方面相较于其他算法具有突出优势,可为多层次关联规则提取方法的实际应用带来新的发展空间。     

一种自适应的模糊关联规则挖掘算法

关联规则是数据挖掘的重要研究内容之一。传统的关联规则挖掘算法仅适于处理二元属性与分类属性。为更好地处理数量属性,提出了一种自适应的基于模糊概念的量化关联规则挖掘算法。该算法克服了传统的离散分区法的不足,改进了已有模糊关联规则支持度的计算方法。引入了一种基于聚类的隶属函数自动生成方法,使得模糊关联规则的发现不依赖于人类专家给出的隶属函数,使得关联规则的表示自然、简明,有利于专家理解。实验表明该算法是有效的。     

关联规则挖掘Apriori算法的改进与实现

Apriori算法是关联规则挖掘的一个经典算法,提高Apriori算法关联规则挖掘效率的关键是减少候选集的数量。通过分析、研究该算法的基本思想,文中提出利用Hash表存储技术对该算法进行改进,通过删除项Hash表来减少生成候选集的数量,从而提高算法的效率。实验结果表明,该改进算法能有效地提高关联规则挖掘的效率。