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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

Algorithm Using Stepwise Regression for Data Processing with Random Noise
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摘要 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 . A symbolic regression algorithm is developed using stepwise regression. It has high efficiency and can be used to process the data with high random noise. The program can be used for various AI tasks such as symbolic calculations, scientific discoveries, etc.
作者 刘路放 冯博琴 谢友柏
机构地区 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 Journal of Xi'an Jiaotong University
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
关键词 符号回归 逐步回归 随机生成候选因子集 算法 symbolic regression stepwise regression machine learning
分类号 O212.1 [理学—概率论与数理统计]
  • 相关文献

参考文献2

二级参考文献10

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  • 4陈久宇，观测数据的处理方法，1987年，247页
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  • 6冯康，数值计算方法，1978年，173页
  • 7徐献瑜（译），数学计算机上用的数学方法，1963年，302页
  • 8衷仁保，计算机代数学，1996年，146页
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  • 10冯康，数值计算方法，1978年，147页

共引文献5

同被引文献8

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引证文献1

二级引证文献3

西安交通大学学报
2000年 第7期

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