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基于基因表达式编程的抗噪声数据的函数挖掘方法

段磊  唐常杰  左劼  陈宇  钟义啸  元昌安  
【摘要】:用传统基因表达式编程(GEP)适应度机制挖掘函数关系容易受到噪声干扰,导致结果失真.为此做了如下探索:①借鉴生物具有的"趋利避害"天性,提出了GEP的"弱适应模型",以实现在含噪声的数据集上挖掘函数关系;②提出新概念"带内集"、"带外集"并用于划分训练数据集;③设计了在弱适应模型下基于相对误差计算适应度的算法REFA;④用详尽的实验验证了REFA的有效性,当测量数据的噪声率为3.33%时,与传统方法相比,REFA方法的成功率提高了3倍,产生结果的平均相对误差从7.899%降低到2.320%.

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