林浩

（长春世界雕塑园 吉林 长春 130022）

引言

近年来，随着时代的进步，科学技术水平提高，计算机数据挖掘技术日趋成熟，成为计算机科学的关键构成部分，在各行各业均得到实际应用，推动着社会发展。在此背景下，积极探索计算机数据挖掘技术的开发及其应用意义重大，值得深思。

1 计算机数据挖掘技术的开发分析

1.1 遗传算法

遗传算法属于随机搜索算法之一，其主要是在遗传机理、生物自然选择基础上发展而来的。遗传算法不仅可实现与其他模型性质有机结合，而且其还能够对“遗传性”产生决定性作用[1]。与此同时，遗传算法在数据挖掘中还表现了隐含并行性的独特优势，得到了广泛的应用。Sunil在数据挖掘工具的研究中，将遗传算法作为基础和核心，实现对飞机失事真实数据的分析，与之相适应数据挖掘试验的完成，更能够彰显遗传算法的独特性，其进而为数据挖掘的实现提供强大的动力。遗传算法在数据挖掘统计中的应用，需要注重将其和有关技术有机结合起来，以便发挥更大的效用。如，可和粗糙集结合、与神经网络融合等，有助于达到意想不到的应用效果。在遗传算法的支撑下，还有利于进一步优化神经网络结构，实现对多余连接的删除。同时，若是与bp算法结合，还能够训练神经网络。虽然遗传算法优点众多，但在具体应用时，也表现了结构复杂的缺陷，有待改进。

1.2 神经网络

神经网络具有独特的优势，不仅呈现了鲁棒性、高度容错的特征，而且还具备较强的存储能力、组织适应能力与处理能力，将其运用到数据挖掘当中，能够达到良好的应用效果。……