基于进化算法的分类规划挖掘研究

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1、基于进化算法的分类规则挖掘研究ResearchonEVolutionaryMiningofClassificationRuleset学科专业：信息管理与信息系统研究生：王志春指导教师：李敏强教授天津大学管理学院二零零七年五月～^_’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和取得的研究成果，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得苤盗盘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己在论文中作了明确

2、的说明并表示了谢意。学位论文作者签名：王毒蠢签字日期：阳。’)年6月，2-同学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解叁鲞盘堂有关保留、使用学位论文的规定。特授权墨鲞苤堂可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。(保密的学位论文在解密后适用本授权说明)学位论文作者签名：王辅导师签名：气y签字日期：岬年￡'月肛同签字R期：声一7年6月l2一只弋～q飞●’中文摘要数据挖掘是能够从大型数据库中自动抽

3、取出新颖的、有用的、可理解模式的处理过程。分类规则是数据挖掘中最常用的一种知识表达形式。分类规则挖掘目的在于发现一组“if-nl∞”规则，使用这组规则进行分类或预测。大量研究表明，基于规则的分类系统在处理分类数据库和稀疏的高维数据时都有很好的效果。本文对基于进化算法的规则挖掘进行了深入的研究，所做的工作主要包括以下几个方面：回顾了数据挖掘中常用的分类方法，总结和分析了基于规则的分类方法，对进化算法做了系统的研究，深入的分析了已有的基于进化算法的规则挖掘方法，提出文章的研究方向和重点。结合多种群协同进化方法，构建多个

4、规则种群同时进化。每个种群进化目的是挖掘一条能够正确分类部分训练数据的规则。当对一个种群中的个体进行评价时，需要从其他各个种群中选择规则代表以组成完整的规则集合。算法引导不同种群中的个体覆盖训练数据的不同部分，组成较优的完整规则集。种群数量和各种群覆盖的数据在进化过程中动态调整。这种新的算法能产生更概括、更正确的规则集。提出一种新的协同进化遗传算法，在同一种群中同时搜索多个规则。算法根据每代种群中规则对训练数据的覆盖情况对个体分配适应值，使规则适应值评价不再独立于种群中其他规则，从而实现个体间的协同进化。这种算法使

5、规则集的正确率和挖掘效率都得到了提高。关键词：数据挖掘分类规则进化算法协同进化ABSTRACTDatamjniI】gistheprocess0fautomticeX廿aCtionofnovel，uSefIllandllIlderstandablepatten：lsinla唱e幽．油aSeS．ClassificationmlesnliI】IiIlgisoneofthemostcommonfon】[1sofknowle起ediscovery．nisametllodfordiScoVe血培asetof··i仇hen”ru

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7、archworkisasfollows：ⅦiousconventionalclassificationmethodsfordataminingtaSkare舰iewed，includillgmle-baSedclassificationmethods．Wealso嬲alyzenlleminj．mgmethodsbasedonevoIutionalgori她，andthenpIIesenttheI．esearchplanof廿1isdissertation．Amulti-populationcoevolutiona巧

8、舭蛆eworkisemployedtoevolVenmltiplemlespeciesinp撇11e1．EachpopulationaiⅡlstofmdanlle、)l恤chc锄accuratelyclassi母panofthe缸aillingiIlstances．When也equal时ofaniIldiVidualismeasured，coUaborato