基于遗传算法和神经网络混合算法数据挖掘技术综述

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时间:2018-01-02

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1、基于遗传算法和神经网络混合算法数据挖掘技术综述  摘要:数据挖掘是对大型数据库的数据进行统计分析、提取信息的方法,其基础是人工智能技术。遗传算法和神经网络是人工智能技术中最重要的技术。通过对遗传算法和神经网络的特征分析,阐述了遗传算法与神经网络混合算法在数据挖掘中的应用,指出了数据挖掘技术未来发展的方向。关键词:数据挖掘;数据库;遗传算法;神经网络中图分类号:TP392文献标识码:A文章编号文章编号:1672-7800(2013)012-0129-02基金项目:佛山科学技术学院重点项目(2010)作者简介:刘晓莉(1961-),女,佛山

2、科学技术学院副教授,研究方向为应用数学。1遗传算法基本特征遗传算法是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型,是一种具有广泛适用性的通用优化搜索方法。遗传算法主要借用了生物遗传学的观点,通过自然选择、遗传和变异等作用机制来产生下一代种群,如此逐代进化,直至得到满足要求的后代即问题的解,是一种公认的全局搜索能力较强的算法。7遗传算法有良好智能性,易于并行,减少了陷于局部最优解的风险。遗传算法的处理对象不是参数本身,而是对参数集进行了编码的个体,可以直接对集合、队列、矩阵、图表等结构进行操作。同时,在标准的遗传算法中,基本上不

3、用搜索空间的知识或其它辅助信息,而仅用适应度函数值来评估个体,并在此基础上进行遗传操作;遗传算法不是采用确定性规则,而是采用概率的变迁规则来指导它的搜寻方向。正是这些特征和优点,使得遗传算法在数据挖掘技术中占有很重要的地位,既可以用来挖掘分类模式、聚类模式、依赖模式、层次模式,也可用于评估其它算法的适合度。2神经网络基本特征神经网络是人脑或自然神经网络若干基本特征的抽象和模拟,是以大量的、同时也是很简单的处理单元(神经元)广泛地互相连接形成的复杂非线性系统。人工神经网络本质上是一个分布式矩阵结构,它根据样本的输入输出对加权法进行自我调整

4、,从而近似模拟出输入、输出内在隐含的映射关系。建模时,不必考虑各个因素之间的相互作用及各个因素对输出结果的影响机制,这恰好弥补了人们对各个因素及对输出结果的机制不清楚的缺陷,从而解决众多用以往方法很难解决的问题。7神经网络具有大规模的并行处理和分布式的信息存储,有良好的自适应、自组织性,学习能力很强,有较强的联想功能和容错功能,在解决机理比较复杂、无法用数学模型来刻画的问题,甚至对其机理一无所知的问题等,神经网络方法特别适用,是一种用于预测、评价、分类、模式识别、过程控制等各种数据处理场合的计算方法,其应用已经渗透到多个领域,在计算机视

5、觉、模式识别、智能控制、非线性优化、信号处理、经济和机器人等方面取得了可喜的进展。3遗传算法与神经网络混合算法在数据挖掘中的应用作为一种有效的优化方法,遗传算法可以应用于规则挖掘,可以单独用于数据仓库中关联规则的挖掘,还可以和神经网络技术相结合,建立基于神经网络与遗传算法的数据挖掘体系,用于数据挖掘中的分类问题。7学习能力是神经网络中最引人瞩目的特征,学习算法的研究一直占据重要地位。可以将遗传算法应用于神经网络的学习过程中,这样可以避免传统的神经网络算法容易陷入局部极小的问题。有研究者提出了一种基于遗传算法的神经网络二次训练方法,可以提

6、高神经网络的模糊处理能力,有效解决神经网络陷入局部极小的缺点,加快收敛速率,提高学习效率。也有研究者探究了基于基因重组的遗传算法优化神经网络的方法,通过训练权值来实现分类,可以提高神经网络数据分类的准确性。因此,采用遗传算法与神经网络模型相结合方法,可以解决多维非线性系统及模型未知系统的预测、评价与优化等问题,其成功案例有很多,下面是其中的几例。一些研究者针对当前专家系统知识获取瓶颈的难题,提出了基于神经网络与遗传算法的汽轮机组数据挖掘方法。该方法首先将汽轮机组历史故障数据进行模糊化及离散化处理后,建立神经网络模型,然后再利用遗传算法对

7、神经网络进行优化,实现了基于神经网络与遗传算法相结合的汽轮机组数据挖掘和故障诊断仿真系统,其诊断正确率达到了84%。综合运用人工智能、计算智能(人工神经网、遗传算法)、模式识别、数理统计等先进技术作为数据挖掘工具,可以建立可靠、高效的数据挖掘软件平台,已在很多工业控制和优化中得到应用和实验验证,并取得了满意的应用效果。例如,某铝厂根据以往不同原料成分和原料的不同配比与产品质量关系记录的数据库,应用数据挖掘软件平台,可以挖掘出适应不同原料成分的最佳配比规律,从而提高产品质量的稳定性。又如,以往在化工产品优化配方、催化剂配方优化或材料工艺优

8、化等研究中,基本上都是采用试验改进的方式,需经过多次试验才能达到预期目的,但也有可能失败。为降低消耗,少做试验就能达到预期目的,可采用神经网络对产品配方实验数据建模,在此基础上,再应用遗传算法对配方模型进行

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