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为了高效地从数据库中挖掘分类规则，提出一种将粒子群优化算法和遗传算法相结合的新算法。该算法的核心思想是对规则的前件进行固定长度编码，适应度函数的计算由分类规则的准确率、置信度、支持度和简洁度构成，从而实现基于两者混合算法的分类器设计。将该分类器与遗传算法分类器和粒子群算法分类器进行对比，实验结果表明，该分类器具有更高的分类准确率以及更快的收敛速度。