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。     

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。     

基于遗传算法的关联规则挖掘分析

本文基于遗传算法的思想,并结合关联规则挖掘的要求与特点,提出了一个基于遗传算法的关联规则挖掘方法,通过实例,分析给出了详细的利用遗传算法挖掘关联规则的实现方法,并提出双层循环结构,利用基因重组、一致变异以及自适应参数的手段调整遗传算法进行数据挖掘,以此证明利用这个模型来发现关联规则是可行的、有效的.最后指出遗传算法的特点和基于遗传算法的关联规则挖掘技术的前景.     

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。     

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。     

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。     

一种语言值关联规则刷洗方法

通过给定的最小支持率和最小信任度来挖掘语言值关联规则往往会得到很多规则,而且这些规则之间存在一定的冗余,因此需要对语言值关联规则进行筛选.提出一种基于遗传算法的语言值关联规则筛选方法.此方法首先对语言值关联规则进行二进制编码,并通过遗传算法全局搜索一组语言值关联规则,使得对所有样本点的线性平均误差最小.实验表明,算法能够大量减少语言值关联规则的数量,并筛选出对用户更有用的语言值关联规则     

自适应小生境遗传算法在关联规则挖掘中的应用

传统的遗传算法存在早熟收敛和易于陷入局部搜索最优等缺陷;根据关联规则挖掘的要求和特点,提出一种应用于关联规则挖掘的自适应小生境遗传算法.     

一种基于遗传算法的关联规则挖掘方法

根据关联规则挖掘的要求与特点,结合遗传算法的思想,提出了一个基于遗传算法的关联规则挖掘方法,并通过实例分析,说明是一种具有实用价值的方法。     

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。     

基于模糊关联规则和遗传算法的入侵检测

针对现行入侵检测系统的特点,提出一种基于模糊关联规则和遗传算法的入侵检测算法。通过实验结果分析得出,该方法比遗传算法和模糊关联规则算法具有更高的准确率和更好的收敛性。     

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。     

一种新的多维关联规则挖掘算法

关联规则是数据挖掘中一个重要课题．文章给出一种基于遗传算法和蚂蚁算法相结合的多维关联规则挖掘算法．新算法利用了遗传和蚂蚁算法共有的良好全局搜索能力，并克服了遗传算法局部搜索能力弱和蚂蚁算法搜索速魔慢的缺陷．实验结果表明，新算法在对具有稀疏特性的多维关联规则的挖掘中体现了良好的性能．     

基于小生境遗传算法的连续属性关联规则挖掘

对连续属性数据进行关联规则提取是一个重要的课题,构造了一种新的遗传算法模型,在结构上采用三段式染色体,将连续属性离散化、属性约简和关联规则提取集成在一起,并将小生境引入到遗传算法中避免“早熟”现象。实验表明了该算法是有效的。     

ERP中免疫遗传算法的关联规则挖掘

探讨了一种基于免疫遗传算法的关联规则数据挖掘系统模型,并成功应用于某大型制药公司已实施的ERP车间管理系统中,从车间已积累的大量生产历史数据中获得潜在的规律和趋势,为公司降低生产成本,提高产品生产能力提供了有效支持。内容包括基于免疫遗传算法的关联规则挖掘的研究、生产数据关联规则挖掘模型的建立以及该模型在ERP系统中的实现等。     

基于混合遗传克隆算法的关联规则挖掘

针对在数据挖掘应用中关联规则挖掘的问题,给出一种基于混合遗传克隆算法的关联规则挖掘方法,该算法将遗传算法和克隆算法优点相结合,通过克隆操作来产生一组新的个体,独立地对所产生的各个体进行变异,交叉操作,同时采用自适应方式动态选取交叉和变异概率,有效地克服了遗传算法容易陷入局部最优的缺点,从而求得问题的最优解。实验结果表明,该方法能高效地解决关联规则挖掘问题。     

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。     

基于免疫遗传退火算法的Web关联规则挖掘方法*

摘要：根据关联规则挖掘的要求与特点,结合免疫算法,遗传算法和模拟退火算法的优点,提出一个基于免疫遗传退火算法的Web关联规则挖掘方法。实验结果表明,与遗传算法和模拟退火算法相比,基于免疫遗传退火算法的关联规则发现在Web挖掘中具有一定的优势。     

基于改进的Apriori算法和遗传算法的数据挖掘模型

针对Apriori算法的局限性,本文在此算法的基础上应用基于划分技术的方法,并结合遗传算法的特点建立一种改进的Apriori算法和遗传算法的关联规则挖掘模型。同时对此模型中遗传算法的早熟问题进行研究,通过模型中的一个应用实例,证明了此模型在关联规则挖掘中是可行的,有效的。     

自动生成数据挖掘算法的研究与应用

主要研究自动生成数据挖掘算法的解决方案.采用遗传算法对数据挖掘中的关联规则进行自动挖掘,提出一种基于遗传算法的关联规则自动提取算法,并结合电视购物项目,给出了该算法的实例验证.最后,通过与传统的Apriori算法比较,验证了该算法的高效性.