单选题
数据挖掘技术中的遗传算法是一种基于生物进化论和（）的搜索优化算法。
发布日期：2021-03-15
分子进化学
分子生物学
分子遗传学
细胞分子学
试题解析
数据挖掘技术
从数据本身来考虑，通常数据挖掘需要有数据清理、数据变换、数据挖掘实施过程、模式评估和知识表示等8个步骤。
- 中文名
- 数据挖掘技术
- 遗传算法
- 是一种仿生全局优化方法
- 技术流程
- 信息收集
- 分类
- 数据挖掘
遗传算法
遗传算法（Genetic Algorithm，GA）最早是由美国的 John holland于20世纪70年代提出,该算法是根据大自然中生物体进化规律而设计提出的。是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。该算法通过数学的方式,利用计算机仿真运算,将问题的求解过程转换成类似生物进化中的染色体基因的交叉、变异等过程。在求解较为复杂的组合优化问题时,相对一些常规的优化算法,通常能够较快地获得较好的优化结果。遗传算法已被人们广泛地应用于组合优化、机器学习、信号处理、自适应控制和人工生命等领域。
- 中文名
- 遗传算法
- 基本概念
- 是一类借鉴生物界的进化规律设计的算法
- 特点
- 模拟自然进化搜索最优解
- 外文名
- Genetic Algorithm
- 基本操作算子
- 选择、杂交、变异
- 应用
- 组合优化、人工生命等
一种
一种，是汉语词汇，出自汉·班固《白虎通·五行》，解释为一个种类。
- 中文名
- 一种
- 出处
- 白虎通·五行
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