基于多表达式编程的分类算法研究  

Classification Based on Multi Expression Programming

作　　者：张建伟[1] 吴志健[1] 黄樟灿[2] 姜大志[1] 郭京蕾[1,3] 

机构地区：[1]武汉大学软件工程国家重点实验室,湖北武汉430072 [2]武汉理工大学理学院,湖北武汉430070 [3]华中师范大学计算机科学系,湖北武汉430079

出　　处：《小型微型计算机系统》2010年第7期1371-1374,共4页Journal of Chinese Computer Systems

基　　金：国家"九七三"重点基础研究发展计划项目(2007CB310801)资助

摘　　要：多表达式编程是一种基因可复用的线性遗传程序设计方法,目前已应用于许多数据挖掘问题,但在分类问题中的研究还比较少.针对多表达式编程的编码特点并结合现有分类方法,提出一种新的分类算法.该算法将分类规则蕴含于多表达式编程的染色体内,并按照适者生存的原则对分类规则进行演化挖掘.实验表明该算法具有可行性,能够达到较高分类精度.Multi Expression Programming（MEP） is a linear structured genetic programming with reused genes,which has been applied in many data mining problems.However,less research work is focused on the classification problems based on MEP.A new classification approach is proposed combining MEP and other classification methods.The classification rules are embedded in the chromosome and evolved by ＂survival of the fittest＂.The experiment indicates that the new approach is feasible and holds high classification accuracy.

关 键 词：多表达式编程 遗传程序设计 分类 数据挖掘 

分 类 号：TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]