作者：段磊; 唐常杰; 左劼; 陈宇; 钟义啸; 元昌...基因表达式编程噪声数据适应度函数挖掘弱适应模型
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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