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随机生成候选因子集的逐步回归原型匹配算法
被引量:
1
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作者
刘路放
冯博琴
谢友柏
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2000年第7期87-90,共4页
为实现符号回归 ,将逐步回归技术引入了一种基于逐步回归技术的符号回归算法 ,通过恰当组织基函数库 ,可以发现为数众多的符号函数 .该算法效率较高 ,且可用于样本数据中含有较大随机噪声的场合 .根据该算法开发的符号回归程序 ,可用于...
为实现符号回归 ,将逐步回归技术引入了一种基于逐步回归技术的符号回归算法 ,通过恰当组织基函数库 ,可以发现为数众多的符号函数 .该算法效率较高 ,且可用于样本数据中含有较大随机噪声的场合 .根据该算法开发的符号回归程序 ,可用于符号微积分、函数方程求解和科学定律的实验发现等智能发现任务 .
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关键词
符号回归
逐步回归
随机生成候选因子集
算法
下载PDF
职称材料
题名
随机生成候选因子集的逐步回归原型匹配算法
被引量:
1
1
作者
刘路放
冯博琴
谢友柏
机构
西安交通大学
出处
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2000年第7期87-90,共4页
基金
国家自然科学基金重大资助项目!(5 9990 472 )
西安交通大学科学研究基金资助项目
文摘
为实现符号回归 ,将逐步回归技术引入了一种基于逐步回归技术的符号回归算法 ,通过恰当组织基函数库 ,可以发现为数众多的符号函数 .该算法效率较高 ,且可用于样本数据中含有较大随机噪声的场合 .根据该算法开发的符号回归程序 ,可用于符号微积分、函数方程求解和科学定律的实验发现等智能发现任务 .
关键词
符号回归
逐步回归
随机生成候选因子集
算法
Keywords
symbolic regression
stepwise regression
machine learning
分类号
O212.1 [理学—概率论与数理统计]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
随机生成候选因子集的逐步回归原型匹配算法
刘路放
冯博琴
谢友柏
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2000
1
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