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一种应用于数据挖掘的自适应迁移模型遗传算法,计算机外文翻译,可视化分析
文档价格: 300 金币 立即充值 文章语言: 英语-中文 原文出处: 请在文档内查看
译文字数: 5007 字 (节选翻译) 译文格式: Doc.docx (Word) 更新时间: 2018-07-21
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一种应用于数据挖掘的自适应迁移模型遗传算法,计算机外文翻译,遗传算法,可视化分析,未成熟收敛

译文(字数:5007):

数据挖掘涉及从大型数据库中提取知识或模式的非平凡过程。作为用于数据挖掘的搜索优化方法,遗传算法具有高效性和鲁棒性。在本文中,我们提出了自适应迁移模型遗传算法(SAMGA),其中对于每个种群,种群大小、交叉点的数量和变异率等参数是自适应地固定。此外,个体在种群之间的迁移是动态决定的。本文给出精确的数学模式分析阐述和显示了,遗传算法利用之前发现的知识来更集中和更专注的搜索启发式高产区域,同时在搜索空间的其他区域执行高探索性的搜索。算法的高效性能展现在使用标准测试台函数和一组实际分类数据挖掘问题时。密歇根州类型的分类器用于构建分类系统,该系统应用于机器学习数据库,例如皮马印度人糖尿病数据库,威斯康星州乳腺癌数据库和其它一些数据库,结果表明我们的算法性能优于其他算法。

1.介绍

数据挖掘是从大型数据库中提取非平凡的、有效、新颖和有用的信息的过程。因此数据挖掘可以被视为一种从大型搜索空间即数据库中获取有意义的模式或规则的搜索方法。在这一点上,遗传算法因为其鲁棒的搜索技术,成为了数据挖掘中强大的工具。 遗传算法(GA)是一组随机的定向搜索技术;遗传算法可以同时处理一组解,因此本质上是并行的;遗传算法是受到了生物进化这一自然现象的启发;遗传算法不容易陷入局部最优,因此对于“梯度下降”技术有利。


原文(PDF格式,未统计字数):

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