【摘 要】
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数据挖掘是近年来兴起的一个新的研究领域。它涉及多学科技术的集成，包括数据库和数据仓库技术、统计学、机器学习、人工智能等，目标是从大量的数据资料中发现隐藏的有价值的信息和知识，以便为科学决策提供支持。分类规则挖掘则是通过对训练样本数据集的学习，构造分类规则的过程，是数据挖掘、知识发现的一个重要方面，其实质是希望得到准确性高、易于理解的和有趣的分类规则。论文介绍了数据挖掘的基本理论以及遗传算法的基本原
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数据挖掘是近年来兴起的一个新的研究领域。它涉及多学科技术的集成，包括数据库和数据仓库技术、统计学、机器学习、人工智能等，目标是从大量的数据资料中发现隐藏的有价值的信息和知识，以便为科学决策提供支持。分类规则挖掘则是通过对训练样本数据集的学习，构造分类规则的过程，是数据挖掘、知识发现的一个重要方面，其实质是希望得到准确性高、易于理解的和有趣的分类规则。
论文介绍了数据挖掘的基本理论以及遗传算法的基本原理，在此基础上，重点研究了遗传算法在分类规则挖掘中的应用问题。为了克服简单遗传算法“早熟”收敛的问题，引入了“非随机初始种群”和“均匀算子”思想，提出基于非随机初始种群遗传算法的分类规则挖掘算法，并利用乳腺癌和皮肤病数据集对其进行了算法测试。根据实际应用的需要，用多目标遗传算法改进基本遗传算法在分类规则挖掘中的应用，提出基于多目标遗传算法的分类规则挖掘算法，并利用adult数据集和zoo数据集对其进行了算法测试。试验结果表明，所用算法能消除遗传算法在分类挖掘任务中收敛于局部最优的局限性，且能快速挖掘出易于理解的分类规则，提高对知识的理解力。
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