【摘 要】
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针对知识库的不完备所导致的分类器泛化能力较差的问题，提出一种在先验知识}l导下基于遗传算法的知识发现方法。该方法通过引入问题近似先验领域知识，进行种群初始化和变异函数
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（60904047）.
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针对知识库的不完备所导致的分类器泛化能力较差的问题，提出一种在先验知识}l导下基于遗传算法的知识发现方法。该方法通过引入问题近似先验领域知识，进行种群初始化和变异函数构造，利用先验知识引导下的遗传算法对问题的解空间进行搜索，最终获取新知识。利用该方法可以获得同时覆盖先验领域知识和训练样例的一般知识，进而提高分类器的分类性能和泛化能力。实验结果表明，与经典遗传算法相比，不仅该算法的泛化能力更强，而且所获得特征规模较小。
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