基于GP算法的知識發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)

全文6頁 3902字 論述詳實

摘 要 本文提出了一個新的知識發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)。該系統(tǒng)以遺傳編程算法為核心，解決發(fā)現(xiàn)一組屬于面向?qū)ο髷?shù)據(jù)庫的對象所具有的共性問題。本文對系統(tǒng)作了扼要的說明，對GP算法進行了描述，并給出了一個實驗例子。
關鍵詞 進化計算 遺傳編程 知識發(fā)掘

在數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)有用的知識是數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining, DM）的主要任務，在一定的情況下，所有的數(shù)據(jù)庫查詢可以認為是完成這項任務。我們現(xiàn)在有一套分析和探索數(shù)據(jù)的工具：SQL查詢、OLAP和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。SQL查詢由關系代數(shù)所構(gòu)成；OLAP提供了建立在多維數(shù)據(jù)模型基礎上的高水平查詢；而數(shù)據(jù)挖掘提供了最抽象的數(shù)據(jù)分析操作。我們可以認為不同的數(shù)據(jù)挖掘任務是在高水平上的復雜查詢。數(shù)據(jù)挖掘是機器學習和數(shù)據(jù)庫技術(shù)的交叉學科，DM系統(tǒng)的主要特點是：在數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)能夠用某些規(guī)則表述的、隱含的知識；與數(shù)據(jù)庫是緊密集成的；高度自動化的；對知識發(fā)現(xiàn)的處理是有效率的（尤其對大型數(shù)據(jù)庫）。

部分參考文獻

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