一种改进遗传算法在数据挖掘中应用的研究

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1、合肥工业大学f㈣咖㈣舢咖㈣删Y2315627本论文经答辩委员会全体委员审查，确认符合合肥工业大学硕士学位论文质量要求。答辩委员会签名：(工作单位、职称)主席：委员：膨也麒叫7羽巧≠孑劫礤)导煨能亿％一驾独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标志和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得盒墅王些塞堂或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签字

2、：撅牛签字日期：训舞印月哆日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解盒g墨工些态堂有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅或借阅。本人授权盒匿姜些盔堂可以将学位论文的全部或部分论文内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后适用本授权书)学位论文者签名：撅碍7签字日期：加I肄细≯弓日日学位论文作者毕业后去向：工作单位：通讯地址：⋯名．似嘞导师签名：，，‘∥V’，『I签字日期：7叫3；年够月电话：邮编：一种改进的遗

3、传算法在数据挖掘中的应用研究摘要数据挖掘又称为数据库中的知识发现，即从大型数据库或数据仓库中寻找隐藏于数据之中的未知的但又是潜在的、有用的关系和模式，它能够自动分析数据和进行归纳性推理。目前，数据挖掘已经在很多行业的决策支持中起到关键的作用，尤其是随着数据量的不断增大，利用传统的遗传算法进行关联规则挖掘已经不能很好的满足需求，为此，需要不断探寻新的、效率更高的关联规则挖掘算法。基于以上考虑，本文希望通过对传统的遗传算法进行改进，并将其应用到数据库中的关联规则挖掘，以提高关联规则挖掘的效率。本文创新性的工作是：将模拟退火算法与遗传算法结

4、合使用，利用模拟退火算法的优点避免了遗传算法容易陷入局部最优的缺点，形成了模拟退火遗传算法：然后把该算法应用到关联规则挖掘中，在设计算法中提出了一种新的适应度函数，并利用自适应交叉和变异算子。通过该算法既能找到高支持度、高置信度的关联规则又能找到正相关的关联规则。在实验部分，本文采用的是加州大学欧文分校(UniversityofCaliforniaIrvine)提供的有关森林火灾的数据，该数据主要是来源于东北地区葡萄牙部分森林。实验表明，利用本文算法进行关联规则挖掘，不仅能够快速的得到了一些有用的关联规则，而且与传统遗传算法相比，效率

5、更高。本文的研究成果对森林火灾的预防起到一定的指导作用。关键词：数据挖掘；关联规则；遗传算法；模拟退火AnImprovedGeneticAlgorithmandItsApplicationinDataMiningABSTRACTDataminingisalsocalledknowledgediscoveringinthedatabase，itmeansthatfindsouttherelationshipandpatternwhichhidesinthedatabutisstillpotentialandusefulfromlarge

6、databaseordatawarehouse．Atpresent，datamininghasalreadyplayedakeyroleinthedecisionsupportofmanyindustries，itespeciallyhasbiggermeaninginmanyareasbydataincreasing，needingtoconstantlyexplorenewandefficientalgorithmforminingassociationrulesbecauseofusingofthetraditionalgene

7、ticalgorithmtomineassociationrulesisnotverygoodtomeetusersneeds．Therefore，weneedtoconstantlyexplorenewandefficientalgorithmforassociationrulesdatamining．Basedontheaboveconsiderations，thispaperhopethatthroughthetraditionalgeneticalgorithmwasimproved，anditsapplicationtoth

8、edatabaseminingofassociationrules，inordertoimprovetheefficiencyofminingassociationrules．Thispaperinnovativewor