基于概率模型的分布估计算法求解欺骗问题

针对低阶分布估计算法不具备连锁学习的问题，对压缩遗传算法（CGA）进行了改进，使之可以求解可分离计算的高阶问题，并编程实现。最后通过扩展压缩遗传算法（ECGA）和基本遗传算法（SGA）比较的实例，从模式定理的角度证实了ECGA算法具有更高的效率和准确性。     

关联规则中Apriori算法改进的研究

研究基于大型销售数据库的关联规则挖掘问题,分析和讨论了挖掘关联规则中Apriori算法,对其实现思想进行描述,并针对该算法的缺点提出了2种改进算法。