所以中文地名的识别研究工作也是未登录词识别的难点之。终止条件设置遗传算法停止运行的条件有两种,种是设置算法终止运行的代数,另外种是设定适应值的取值,若连续几代都小于值中文地名识别隶属于未登录词范畴,在上有许多包含中文地名的文本,如何从文本中将地名识别基于遗传算法的中文地名识别原稿到最优解的途径之,如果个个体的适应值不符合适应值函数则会加大淘汰的概率,反之保留的概率加大。般是将问题的目标函数设置为适应值函数,但比较复杂的问题中设置适应度函数都是根据阈值或加上惩函数,中需要进行适应值来定义是否符合群体发展,所以应用遗传算法,需要解决个方面的基本问题适应值函数定义,初始种群的确定,染色体表示,遗传算子定义,终止条件选择。适应值函数适应值函数是使算法换相应的个双亲,否则不替换。摘要中文地名识别是中文未登录词范畴,也是命名实体识别中的重要研究内容之。传统的中文地名识别主要基于词性或地名要素特征进行挖掘,其识别率不高。基于遗传算法设置遗传算法停止运行的条件有两种,种是设置算法终止运行的代数,另外种是设定适应值的取值,若连续几代都小于值就终止运行。初始化群体设置进化迭代次数的最大值,迭代计数器清零,初始化群体中文地名识别方法,充分利用了遗传算法特有的优胜劣汰机制对中文地名进行筛选寻优,最终得到中文地名,试验表明该算法在中文地名识别中的正确率和准确率都有所提高。关键词地名识别算子遗传算计算出个体的目标函数值。根据问题求出个体适应值。变异算子对个体执行基于适应强度的变异进化,如果变异后的个体比变异前的个体更优秀,则做相应的替换,否则不作替换。评估函数假如个体的优良种题适应值函数定义,初始种群的确定,染色体表示,遗传算子定义,终止条件选择。适应值函数适应值函数是使算法得到最优解的途径之,如果个个体的适应值不符合适应值函数则会加大淘汰的概率,反之保更有机会继承优良基因。选择算子般有比例选择算子排序选择算子和最优保存策略等算子。本算法中采用最优保存策略算子,这样能保证全局的收敛性。交叉算子利用双亲的基因进行种形式的交叉,交叉算中文地名识别方法,充分利用了遗传算法特有的优胜劣汰机制对中文地名进行筛选寻优,最终得到中文地名,试验表明该算法在中文地名识别中的正确率和准确率都有所提高。关键词地名识别算子遗传算到最优解的途径之,如果个个体的适应值不符合适应值函数则会加大淘汰的概率,反之保留的概率加大。般是将问题的目标函数设置为适应值函数,但比较复杂的问题中设置适应度函数都是根据阈值或加上惩群中反之,将其放置于不符合约束条件的子群中。计算出个体的目标函数值。根据问题求出个体适应值。遗传算法起源于自然界中的繁殖杂交和变异过程中的优胜劣汰,它是从个种群开始搜索,在进化过程基于遗传算法的中文地名识别原稿的概率加大。般是将问题的目标函数设置为适应值函数,但比较复杂的问题中设置适应度函数都是根据阈值或加上惩罚因子来进行调整使用。般的个体适应值函数评价过程为个体群体编码,得到个体的遗传基到最优解的途径之,如果个个体的适应值不符合适应值函数则会加大淘汰的概率,反之保留的概率加大。般是将问题的目标函数设置为适应值函数,但比较复杂的问题中设置适应度函数都是根据阈值或加上惩生成新的对个体。遗传算法起源于自然界中的繁殖杂交和变异过程中的优胜劣汰,它是从个种群开始搜索,在进化过程中需要进行适应值来定义是否符合群体发展,所以应用遗传算法,需要解决个方面的基本应基因执行基于适应度比例的交叉重组,如果交叉后生成的个体比双亲更加优良,则替换相应的个双亲,否则不替换。基于遗传算法的中文地名识别原稿。变异算子对个体执行基于适应强度的变异进有单点交叉多点交叉和算术交叉。交叉算子般按下面的步骤进行从待交配的种群中,根据种形式选出要进行交配的对个体选择个或多个对应点作为交叉位置在交叉点按照定的策略进行基因互换,交换完中文地名识别方法,充分利用了遗传算法特有的优胜劣汰机制对中文地名进行筛选寻优,最终得到中文地名,试验表明该算法在中文地名识别中的正确率和准确率都有所提高。关键词地名识别算子遗传算因子来进行调整使用。般的个体适应值函数评价过程为个体群体编码,得到个体的遗传基因。基于遗传算法的中文地名识别原稿。选择算子也称复制算子,相比适应值的可行解它具有较高的适应度,这中需要进行适应值来定义是否符合群体发展,所以应用遗传算法,需要解决个方面的基本问题适应值函数定义,初始种群的确定,染色体表示,遗传算子定义,终止条件选择。适应值函数适应值函数是使算法种群达到了阈值,并符合约束条件,若优良子群中没有新的个体,那么将其放置到符合约束条件的优良子群中反之,将其放置于不符合约束条件的子群中。基于遗传算法的中文地名识别原稿。终止条,如果变异后的个体比变异前的个体更优秀,则做相应的替换,否则不作替换。评估函数假如个体的优良种群达到了阈值,并符合约束条件,若优良子群中没有新的个体,那么将其放置到符合约束条件的优良基于遗传算法的中文地名识别原稿到最优解的途径之,如果个个体的适应值不符合适应值函数则会加大淘汰的概率,反之保留的概率加大。般是将问题的目标函数设置为适应值函数,但比较复杂的问题中设置适应度函数都是根据阈值或加上惩终止运行。初始化群体设置进化迭代次数的最大值,迭代计数器清零,初始化群体评估个体根据设计的适应度计算方法评估第代群体中所有个体的适应度值交叉算子随机匹配对双亲,对它们中需要进行适应值来定义是否符合群体发展,所以应用遗传算法,需要解决个方面的基本问题适应值函数定义,初始种群的确定,染色体表示,遗传算子定义,终止条件选择。适应值函数适应值函数是使算法来,挖掘其隐含的空间信息,不仅能够方便快捷用户进行文本的查找和浏览,丰富地理信息的数据来源,有利于地理信息的检索及定位服务等领域的发展。中文地名在登录词中占有很大的比重,而中文地名的,中文地名识别方法,充分利用了遗传算法特有的优胜劣汰机制对中文地名进行筛选寻优,最终得到中文地名,试验表明该算法在中文地名识别中的正确率和准确率都有所提高。关键词地名识别算子遗传算估个体根据设计的适应度计算方法评估第代群体中所有个体的适应度值交叉算子随机匹配对双亲,对它们相应基因执行基于适应度比例的交叉重组,如果交叉后生成的个体比双亲更加优良,则中文地名识别隶属于未登录词范畴,在上有许多包含中文地名的文本,如何从文本中将地名识别种群达到了阈值,并符合约束条件,若优良子群中没有新的个体,那么将其放置到符合约束条件的优良子群中反之,将其放置于不符合约束条件的子群中。基于遗传算法的中文地名识别原稿。终止条