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基于GP算法的知識發現系統
基于GP算法的知識發現系統
李亞非
（南京建筑工程學院計算中心，南京，210009）
摘 要 本文提出了一個新的知識發現系統。該系統以遺傳編程算法為核心，解決發現一組屬于面向對象數據庫的對象所具有的共性問題。本文對系統作了扼要的說明，對GP算法進行了描述，并給出了一個實驗例子。
關鍵詞 進化計算 遺傳編程 知識發掘
在數據庫中發現有用的知識是數據挖掘（Data Mining, DM）的主要任務，在一定的情況下，所有的數據庫查詢可以認為是完成這項任務。我們現在有一套分析和探索數據的工具：SQL查詢、OLAP和數據挖掘技術。SQL查詢由關系代數所構成；OLAP提供了建立在多維數據模型基礎上的高水平查詢；而數據挖掘提供了最抽象的數據分析操作。我們可以認為不同的數據挖掘任務是在高水平上的復雜查詢。數據挖掘是機器學習和數據庫技術的交叉學科，DM系統的主要特點是：在數據庫中發現能夠用某些規則表述的、隱含的知識；與數據庫是緊密集成的；高度自動化的；對知識發現的處理是有效率的（尤其對大型數據庫）。
這里我們給出一種基于GP
（Genetic Programming，遺傳編程）算法的知識發現系統，和通常對數據庫的查詢不同的是，這個系統可對特定的對象集產生特定的查詢集，系統自動根據查詢集訪問數據庫，從而發掘出數據庫中隱含的知識。本文將對上述知識發掘過程進行詳細描述，并提出了一種用遺傳編程（GP）來進行數據挖掘的方法，GP個體由數據庫查詢組成，而這些查詢代表了高水平上的規則。
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