1、目前，數(shù)據(jù)挖掘(Data Ming，DM)采用的較新技術(shù)是粗糙集(RoughSet，RS)。它在分析和處理不完整、不一致和不精確的數(shù)據(jù)并進(jìn)行知識的約簡時(shí)不需要先驗(yàn)經(jīng)驗(yàn)。粗糙集主要的研究內(nèi)容是屬性約簡，而求核屬性是屬性約簡的關(guān)鍵步驟?，F(xiàn)在很多約簡算法是從核屬性開始，然后通過啟發(fā)式搜索找到最小約簡。差別矩陣求核方法是常用的求核方法，許多學(xué)者在此基礎(chǔ)上進(jìn)行了改進(jìn)，但是其效率都不是很理想。程序演化作為提高算法效率的新的方向和途徑，在國內(nèi)外已經(jīng)引

2、起了廣泛的關(guān)注，將其用于提高差別矩陣求核算法是一個(gè)新的方向。
　　 本文圍繞提高算法效率的程序演化策略，探索應(yīng)用演化策略來改進(jìn)差別矩陣求核算法。本文的主要工作如下：
　　 (1)闡述差別矩陣求核原理，對最新基于差別矩陣求核改進(jìn)算法進(jìn)行了研究分析，總結(jié)差別矩陣求核算法效率不高的一些原因，為降低算法復(fù)雜度提供思路。
　　 (2)依據(jù)程序演化的應(yīng)用方式特點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)使用Haskell函數(shù)式語言規(guī)范描述差別矩陣求核算法。先不

3、考慮其算法的效率，但保證其正確性，為以后的演化提供基礎(chǔ)。
　　 (3)分析研究規(guī)范描述的差別矩陣求核算法，結(jié)合算法低效率的原因，使用程序演化中Tupling與Accumulation演化策略對程序進(jìn)行優(yōu)化，提高算法的效率。
　　 (4)研究分析演化后的算法，引入數(shù)據(jù)集合劃分方法以提高生成差別矩陣的效率，再結(jié)合使用Accumulation演化策略對以上算法進(jìn)行優(yōu)化。演化后的求核算法比原差別矩陣求核算法效率高，使用仿真試驗(yàn)證