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数据挖掘中分类问题一直是数据挖掘领域中研究的热点问题，先后提出了各种分类算法；其中遗传算法被认为是一种高效的分类算法。但是，传统的GA存在着易于陷入局部最优，致使得到的分类规则概括性不强的问题。提出了一种基于非随机初始种群的遗传算法分类规则挖掘算法。算法利用均匀种群方法生成非随机的初始种群，并通过均匀算子确保连续迭代过程中种群的多样性，从而达到防止GA早熟的目的。采用两个标准的公共领域的数据集验证了算法的有效性。实验结果表明，该算法能消除遗传算法在分类挖掘任务中收敛于局部最优的局限性，且能快速挖掘出易于理