符号回归相关论文
基因表达式编程（Gene Expression Programming-GEP）是处理符号回归（Symbolic Regression-SR）问题最常用的算法。然而它是一种没有方向......
符号回归作为一种数据驱动建模的重要方法,能够在很好的拟合训练数据的同时,给出显性的数学表达式便于分析。在数据驱动建模中,一......
进化算法是人工智能算法的分支,经过几十年的发展,已广泛用于计算机相关的许多方面。基因表达式程序设计（Gene Expression Programm......
随着化肥用量的增加,谷物产量逐年增加,但同时也出现了过量施肥导致的土壤退化等问题.传统的谷物产量及化肥用量研究一般采用假定......
符号回归是根据一个未知系统输入、输出的观测值,通过进化算法演化出一个能合理描述该系统状态及行为模型的过程。如何提高所建模......
在许多工程应用中,人们希望通过积累下来的已知数据对某些感兴趣的指标进行预测与分析.比如在飞行器设计问题中,已知某些工况下(不......
本文利用符号回归分析换热器的实验数据,以寻找更高精度的换热关联式。为改进MATLAB环境下的遗传规划工具箱GPLAB的性能,增入了四......
进化算法是模拟生物自然进化过程的一种随机搜索方法,遗传规划是进化算法的一个重要分支。近几年的研究和应用十分广泛,主要在机器......
高频旋转运动的悬臂机构目前市场上运用广泛,悬臂结构的高频下旋转运动的结构运动稳定性显得尤为重要,但是国内外对悬臂结构的高频......
数据驱动建模可以不需要先验知识,就能挖掘出数据背后隐含的规律,是未来大数据时代的热门研究。相比于早期的依据确定模型计算参数......
符号回归是回归分析的一种,其在数学表达式空间内搜索能够拟合给定数据集的数学表达式。遗传编程算法(Genetic Programming,GP)是......
提出用正交试验的方法来优化选择遗传规划的参数，对于不同领域的优化问题，用此方法进行一次参数优化组合，就可以用遗传规划对具体问题......
在遗传程序设计算法中 ,针对应用传统的遗传程序设计方法 ( Genetic Programming,GP)解决符号回归问题所遇到的困难 ,嵌入一个基于......
在知识经济的今天，新技术在公司的竞争中发挥这越来越重要的作用。为了更好地辅助决策者进行决策，创新扩散模型的研究得到了越来越多......
基因表达式程序设计(Gene Expression Programming,GEP)结合遗传算法(Genetic Algorithm,GA)和遗传程序设计(Gene Programming,GP)......
在实际工程中经常需要处理大量的实验数据,对数据的回归分析是其中的一个重要方面。符号回归的含义是找出一个符号形式的数学公式,......
随着在科学定律发现、微积分方程求解等方面取得不断成功，符号回归成为计算机科学的重要研究课题，但是对于求解高维物理系统自然规律......
如何利用已知的计算或实验数据建立流体力学物理模型，并进一步分析流体力学物理问题与探究其潜在的物理规律具有重要研究意义.符号......
基因表达式程序设计是一种新兴的搜索算法，它在个体的表示、处理和结果的形式上等方面与传统遗传算法及遗传规划有着显著的区别。遗......
数据挖掘是从大量的数据信息中提取出隐含的知识、规律和行为模式的处理过程，函数挖掘是从科学数据中发现有效的函数关系，它是数据挖......
在企业大力推行全球化战略的今天，各个行业中企业之间的竞争都日趋激烈，各家都想在有限的市场空间中分到更大的一块蛋糕。于是，实力较......
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......
通过建立一个包括大量原型的原型库,实现了符号回归的枚举原型算法.该算法使用的原型可分为线性原型和非线性原型,前者与样本数据......
描述子(descriptor)是描述复杂现象的简单标度。在催化领域,科学家们数十年来一直在寻找简单而准确的描述子,试图定量描述复杂的催......
随着中国经济的爆发式增长,雾霾污染成为困扰人民健康的首要环境问题。现有研究通常使用假设模型的实证方法,验证环境库兹涅茨曲线......
为了提高遗传规划算法的性能，把遗传算法中的小生境技术运用到遗传规划中，提出了改进的遗传规划算法（NGP）。该算法首先对原始训练集进......
讨论了遗传规划的基本原理,并研究了基于遗传规划方法的符号回归.与传统回归方法相比,遗传规划无需提供回归的函数模型,因此具有更......
本文阐述了遗传规划的原理和技术．提出一种基于遗传规划技术的碳势测定新方法。该方法不依赖于问题域，无需对输入的数据进行预处理，可......
遗传规划(GP)是一种基于达尔文进化理论的数学规划方法。讨论了GP在符号回归中的应用。与传统的数据拟合方法相比,GP不必给出拟合......
本文提出一种基于GEP的混合并行算法,将模拟退火机制与遗传机制结合,以提高算法跳出局部最优的能力;同时引入多种群策略和迁移算子......
谐波分析是电能质量分析的一个重要问题。Fourier变换与小波变换各有其局限性。文中提出一种采用基于遗传规划的符号回归方法进行......
提出一种先采用样条函数插值对数据进行平滑处理，再采用基于遗传编程的符号回归方法进行数据分析的新方法。与实验补充数据的方法相......
在遗传程序设计算法中，针对应用传统的遗传程序设计方法（Ｇｅｎｅｔｉｃ Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ，ＧＰ）解决符号回归问题所遇到的困难，嵌入一个基于模拟退火思想的参数估计过程，得......
描述了一种产生循环不变式主要部分的方法。该方法的基本思想是在每一次循环条件变化时记录下程序变量的值,生成相应的跟踪表,从跟......
提出用正交试验的方法来优化选择遗传规划的参数，对于不同领域的优化问题，用此方法进行一次参数优化组合，就可以用遗传规划对具体问题......
基于头身尾三段结构的基因表达式程序设计方法,提出一种改进算法。新算法有三大改进:(1)采用模拟退火选择策略避免早熟;(2)用基因......
遗传编程是一种新型的搜索优化技术，文章介绍了遗传编程的基本原理，以及遗传编程的算法设计及其实现的几个关键问题，并研究了基于遗传......
基因表达式编程(Gene Expression Programming,GEP)对多项式函数为目标的符号回归问题计算效果良好,而对包含多种运算目数、非多项......
基因表达式程序设计（GEP）是应用十分广泛的自动程序设计方法．就解码方法而言，它主要依据广度优先原则来实施从个体表示到表达式的转换．......
为克服传统量水方法水头损失大、技术复杂、经济成本高等问题,提出了一种基于水位和符号回归的灌区无干扰量水方法,并依据高邮灌区......
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......
描述了利用基因表达式编程自动生成循环不变式的方法。该方法的基本思想是在每一次循环条件变化时记录下程序变量的值，产生相应的跟......
遗传规划常因进化过程中层次树的复杂度无节制的增大 ,导致运行时间过长而难以直接在工程上应用 .本文在传统遗传规划中引入多目标......
基因表达式编程(GEP)算法在评价个体适应度时需要将染色体转换为表达式树,并且在求解复杂问题过程中,由于多样性不足仍出现早熟收......
受其他多种线性编码的遗传程序设计算法的启发,提出一种新的编码方式的遗传程序设计——符号遗传程序设计。该编码方式具有简单、......
将逐步回归算法用于符号回归任务时，会产生计算溢出现象，其原因是在检验因子的显著性时，由于数据精度很高，可能会发生最大偏回归平方和......
基因表达式程序设计（GEP）在时间序列分析、分类、自动程序设计、多目标优化、海量数据分析等领域中有着广泛的应用。在GEP解码过程中......
