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唐常杰

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期刊论文

基于基因表达式编程的函数挖掘1——收敛性分析与残差制导进化算法

唐常杰元昌安左劼谢方军陈安龙胡建军

四川大学学报(工程科学版),2004,36(6):1~8,-0001,():

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摘要/描述

针对复杂的大数据集挖掘有意义的函数表达式是知识发现领域中的一个重要研究方向。传统的数学方法在确定要发现的函数类型时需要依赖专业知识,具有主观性和盲目性。基于遗传编程(GP)的函数发现方法,克服了传统方法的不足。但遗传编程方法却存在效率太低的致命弱点。基于基因表达式编程(GEP)是一种新的函数挖掘方法,具有GP的优点。本文对基于GEP的函数挖掘方法进行了研究,分析了算法的收敛性,并根据收敛性定理提出了GEP的改进算法—残差制导进化算法RGEA(Remnant-GuidedEvolution Algorithm)。通过对GP、GEP、RGEA算法的比较实验,结果表明,在噪声数据很小的情况下,三种算法均挖掘出目标函数,但GEP比GP的收敛速度提高了20倍,RGEP比GP提高了60倍。对于函数类型未知且极为复杂的数据,GEP和RGEA 在发现理想函数的速度上要比GP 分别快900、1800倍。

版权说明:以下全部内容由唐常杰上传于   2005年02月25日 19时02分08秒,版权归本人所有。

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