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基于GP算法的知识发现系统 | |||||
收集整理:佚名 来源:本站整理 时间:2009-01-10 11:56:22 点击数:[] ![]() |
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[本篇论文由上帝论文网为您收集整理,上帝论文网http://paper.5var.com将为您整理更多优秀的免费论文,谢谢您的支持] 摘 要 本文提出了一个新的知识发现系统。该系统以遗传编程算法为核心,解决发现一组属于面向对象数据库的对象所具有的共性问题。本文对系统作了扼要的说明,对GP算法进行了描述,并给出了一个实验例子。
在数据库中发现有用的知识是数据挖掘(Data Mining, DM)的主要任务,在一定的情况下,所有的数据库查询可以认为是完成这项任务。我们现在有一套分析和探索数据的工具:SQL查询、OLAP和数据挖掘技术。SQL查询由关系代数所构成;OLAP提供了建立在多维数据模型基础上的高水平查询;而数据挖掘提供了最抽象的数据分析操作。我们可以认为不同的数据挖掘任务是在高水平上的复杂查询。数据挖掘是机器学习和数据库技术的交叉学科,DM系统的主要特点是:在数据库中发现能够用某些规则表述的、隐含的知识;与数据库是紧密集成的;高度自动化的;对知识发现的处理是有效率的(尤其对大型数据库)。 这里我们给出一种基于GP(Genetic Programming,遗传编程)算法的知识发现系统,和通常对数据库的查询不同的是,这个系统可对特定的对象集产生特定的查询集,系统自动根据查询集访问数据库,从而发掘出数据库中隐含的知识。本文将对上述知识发掘过程进行详细描述,并提出了一种用遗传编程(GP)来进行数据挖掘的方法,GP个体由数据库查询组成,而这些查询代表了高水平上的规则。 1 系统基本结构
1.2 面向对象的数据库 1.3 查询算子 2 GP算法 2.1 函数集与端点集 函数集 {SEL,REL,G-REL,RES},{UNI,INT,DIF},{AND,OR,NOT}, {>,>=,=,<,<=} 端点集类集,属性集,值集 在我们的应用中还有一些具有不同句法的查询算子。每个算子具有不同的句法且假定的数据库是面向对象的。因此,它具有为创建个体而使用的特别的函数集(或算子集)和端点集。从而,构成种群的所有个体 Tags: |
提供人:佚名 | |
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