作者：王慧 张翠羽改进遗传算法数据挖掘网络差异
摘要：网络差异数据的准确挖掘方法在数据处理领域占据十分重要的地位。利用传统算法进行网络差异数据挖掘,遇到特征相似性干扰时,以模糊规则建立挖掘关联规则,但是,在建立模糊规则时,一旦特征过于接近,需要加入很多约束条件建立规则,导致规则复杂,具有较强的局限性,计算过程较为繁琐。提出了基于混合式遗传算法的网络差异数据挖掘方法,改进原有遗传算法应用的局限性,把模糊理论融合到大变异操作中,形成模糊大变异操作,并利用自适应遗传算法和最佳选择策略机制与过滤操作的思想,将其应用于网络差异数据挖掘中。实验结果证明,基于混合式遗传算法的网络差异数据挖掘方法效率高,精准度高。
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