【摘 要】
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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,前者与样本数据的匹配可转换为多元线性回归问题,效率高,但
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划(863计划)
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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,前者与样本数据的匹配可转换为多元线性回归问题,效率高,但其表现力较差.后者表现力强,但非线性回归技术效率低,且存在收敛域问题.对可用于原型匹配的各种拟合算法进行了比较研究,确定了为各种原型选择匹配算法的一般方法.
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