基于基因表达式编程(GEP)的知识发现核心技术研究

基因表达式编程(GEP)是数据挖掘领域借鉴生物基因表达思想的知识发现新技术，目前GEP研究以猜想和实验为主旋律，亟待理性的梳理和论证，目前的GEP以无结构符号作基本遗传物质，一次不良变异可能使多代进化积累的优良性质退化。本项目聚焦于GEP知识发现技术的核心部分，旨在：(1)借鉴生物工程思想，在数据挖掘系统中引入转基因GEP的知识发现技术.(2)研究由此而引入的特殊对象、规律、和方法，如可转移性，领域知识的转基因库、基因注入、收敛性、优化，遗传缺陷的判定、多染色体转基因算法。(3)实现一个以转基因GEP为核心的的知识发现系统原型，(4)在原型基础上研究几个GEP发现知识的重要应用问题，如GEP预测太阳黑子，GEP进化历史的挖掘，基于GEP的因式分解，和GEP进化动力学问题。