【摘 要】
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该文从一种特殊的遗传算法—CGA(Compact Genetic Algorithm)及其扩展(Extended Compact Genetic Algorithm)入手,通过大量实验比较了SGA(简单遗传算法)、CGA、ECGA的性能,提
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该文从一种特殊的遗传算法—CGA(Compact Genetic Algorithm)及其扩展(Extended Compact Genetic Algorithm)入手,通过大量实验比较了SGA(简单遗传算法)、CGA、ECGA的性能,提出了一种结合CGA与ECGA二者特性的混合遗传算法HCGA.利用HCGA的优良特性,在格子机数据挖掘理论的基础上提出了基于HCGA的数据挖掘分类算法,并用实验验证了这种算法的有效性.为了提高该算法的性能,利用MPI将HCGA并行化,实现了并行HCGA算法并将其用于分类,即实现了基于PHCGA(Parallel Hybrid Compact Genetic Algorithm)的分类算法.为了提高基于PHCGA分类算法的适用性,作者将其与IBM SLIQ分类算法结合,提出了两阶段的决策树建树算法,此算法可以减少树的深度并无需进行树的剪枝过程.最后该文将两阶段决策树算法应用于一个具有并行存储系统与并行计算功能的数据挖掘平台原型系统,对分类结果实现了可视化,并对某电梯公司的数据集进行了分析.
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