基于规则量和提取率的关联规则挖掘算法

基于规则量和提取率度量标准,提出一种使用并行克隆退火遗传策略的关联规则挖掘算法。该算法结合了遗传算法、模拟退火算法和免疫克隆算法的优点,采用克隆、变异和交叉操作获取问题的最优解。理论分析和仿真实验结果表明,该算法能高效、快速地解决关联规则挖掘问题。     

基于抗体浓度和亲合度的关联规则挖掘算法

关联规则是数据挖掘的重要模式之一,有着极其重要的应用价值。基于抗体浓度和亲合度的选择策略,提出了一种克隆模拟退火遗传挖掘算法。该挖掘算法先通过克隆操作来产生一组新的抗体,然后再独立地对所产生的抗体进行变异和克隆选择操作,从而求得问题的最优解。实验结果表明该算法能高效地解决关联规则挖掘问题。     

.基于规则提取量的Web日志关联规则挖掘方法*

引入规则提取量的度量标准,提出一种基于免疫多克隆遗传策略的Web日志关联规则挖掘方法。该算法在遗传算法的基础上引入免疫多克隆算子,有效地克服了遗传算法容易陷入局部最优的缺点,具有更强的全局与局部搜索能力。实验结果表明,该算法能高效地解决Web日志关联规则挖掘问题。     

基于混合遗传克隆算法的关联规则挖掘

针对在数据挖掘应用中关联规则挖掘的问题,给出一种基于混合遗传克隆算法的关联规则挖掘方法,该算法将遗传算法和克隆算法优点相结合,通过克隆操作来产生一组新的个体,独立地对所产生的各个体进行变异,交叉操作,同时采用自适应方式动态选取交叉和变异概率,有效地克服了遗传算法容易陷入局部最优的缺点,从而求得问题的最优解。实验结果表明,该方法能高效地解决关联规则挖掘问题。     

基于免疫克隆文化算法的关联规则挖掘

关联规则挖掘是数据挖掘中的一个重要任务,传统关联规则挖掘方法计算复杂度高、效率较低,而智能算法在搜索过程中具有保持种群多样性、鲁棒性等优点。本文提出基于免疫克隆文化算法的关联规则挖掘模型,该模型将免疫克隆算法嵌入到文化算法的框架中,利用免疫克隆算法的全局收敛性在数据库中迅速搜索频繁项目集,进而提取用户感兴趣的关联规则;利用文化算法信念空间的知识结构指导种群的进化,增强了搜索的目的性和方向性。实验表明,该模型具有较快的运行速度,提高了所得关联规则的准确率。     

基于文化免疫克隆算法的关联规则挖掘研究

针对关联规则挖掘问题,给出一种基于文化免疫克隆算法的关联规则挖掘方法,该方法将免疫克隆算法嵌入到文化算法的框架中,采用双层进化机制,利用免疫克隆算法的智能搜索能力和文化算法信念空间形成的公共认知信念的引导挖掘规则。该方法重新给出了文化算法中状况知识和历史知识的描述,设计了一种变异算子,能够自适应调节变异尺度,提高免疫克隆算法全局搜索能力。实验表明,该算法的运行速度和所得关联规则的准确率优于免疫克隆算法。     

一个最优分类关联规则算法

分类和关联规则发现是数据挖掘中的两个重要领域。使用关联规则算法挖掘分类规则被叫做分类关联规则算法,是一个有较好前景的方法。本文提出了一个最优分类关联规则算法——OCARA。该算法使用最优关联规则挖掘算法挖掘分类规则,并对最优规则集排序,从而获得一个分类精度较高的分类器。将OCARA与传统分类算法C4.5和一般分类关联规则算法CBA、RMR在8个UCI数据集上进行实验比较,结果显示OCARA具有更好的性能,证明OCARA是一个有效的分类关联规则挖掘算法。     

基于兴趣度策略的启发式Web挖掘算法

针对当前Web关联规则挖掘算法中,忽略了用户对规则是否感兴趣这一重要因素,文中提出一种新的基于兴趣度的量子退火遗传挖掘算法,并在该算法中,采用遗传选择,量子交叉,退火变异操作,有效地避免了早熟收敛现象。实验结果表明,该方法能高效地解决关联规则挖掘问题。     

一个新的最优简单规则挖掘算法

关联规则的提取是知识发现和数据挖掘领域中的重要问题,粗集理论是研究规则挖掘的重要的数学工具.本文研究信息系统中最优简单关联规则挖掘算法.本文利用信息关联矩阵中元素特性,对其进行变换,直接从中发现关联规则潜在的条件元,以此作为规则挖掘算法的基础.本文的算法简单直观,能挖掘出信息系统中所有最优简单规则,而且有效地避免了通常属性约简过程中的NP-hard问题.本文以一个实例证明本方法的有效性.     

遗传算法和关联规则算法用于入侵检测系统的研究

基于异常的入侵检测系统常采用关联规则挖掘算法，关联规则算法的最小支持度和最小置信度设置不仅要影响入侵检测系统的检出率和虚警率，还要影响入侵检测系统的负荷。本文提出遗传算法搜寻关联规则算法最小支持度和最小置信度最优的设置范围，为实时的入侵检测系统的关联规则挖掘算法提供参数参考，改善入侵检测系统的实时性，提高检出率，降低虚警率。     

遗传算法在关联规则挖掘中的应用

数据挖掘是关联规则中一个重要的研究方向。该文对关联规则的数据挖掘和遗传算法进行了概述,提出了一种改进型遗传算法的关联规则提取算法。最后结合实例给出了用遗传算法进行关联规则的挖掘方法。     

遗传算法在关联规则挖掘中的应用

数据挖掘是关联规则中一个重要的研究方向。该文对关联规则的数据挖掘和遗传算法进行了概述,提出了一种改进型遗传算法的关联规则提取算法。最后结合实例给出了用遗传算法进行关联规则的挖掘方法。     

基于模拟退火遗传算法的关联规则挖掘

将模拟退火遗传算法加以改进,应用于关联规则挖掘,提出一种新的基于改进的模拟退火遗传算法的关联规则挖掘算法,并在该算法中,采用自适应方式动态选取交叉和变异概率,有效地抑制了早熟收敛现象,实验结果显示该方法能高效地解决关联规则挖掘问题。     

遗传算法在关联规则挖掘中的应用

该文尝试和遗传算法挖掘关联规则，并结合图书馆智能型读者测评系统，给出了一个基于遗传算法进行了关联规则挖掘的实例。     

基于免疫遗传退火算法的Web关联规则挖掘方法*

摘要：根据关联规则挖掘的要求与特点,结合免疫算法,遗传算法和模拟退火算法的优点,提出一个基于免疫遗传退火算法的Web关联规则挖掘方法。实验结果表明,与遗传算法和模拟退火算法相比,基于免疫遗传退火算法的关联规则发现在Web挖掘中具有一定的优势。     

改进数据挖掘算法在入侵检测系统中的应用

针对已有检测机制存在的对于未知攻击行为无能为力、漏报率较高、检测效率低以及缺少规则库自动扩充机制等问题,结合数据挖掘技术的相关知识,设计了基于数据挖掘的改进网络入侵检测系统模型。模型中选取聚类分析K-means算法和关联规则挖掘Apriori算法,并对其进行改进。用改进的K-means算法实现正常行为类及数据分离模块,用改进Apriori算法实现规则库的自动扩充功能,并通过实验验证了两个算法的功能。     

一种新的多维关联规则挖掘算法

关联规则是数据挖掘中一个重要课题．文章给出一种基于遗传算法和蚂蚁算法相结合的多维关联规则挖掘算法．新算法利用了遗传和蚂蚁算法共有的良好全局搜索能力，并克服了遗传算法局部搜索能力弱和蚂蚁算法搜索速魔慢的缺陷．实验结果表明，新算法在对具有稀疏特性的多维关联规则的挖掘中体现了良好的性能．