-
63浏览
-
0点赞
-
0收藏
-
0分享
-
236下载
-
0评论
-
引用
期刊论文
基于基因表达式编程的抗噪声数据的函数挖掘方法
计算机研究与发展,2004,41(10):1684~1689,-0001,():
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%.
【免责声明】以下全部内容由[唐常杰]上传于[2005年02月25日 19时02分45秒],版权归原创者所有。本文仅代表作者本人观点,与本网站无关。本网站对文中陈述、观点判断保持中立,不对所包含内容的准确性、可靠性或完整性提供任何明示或暗示的保证。请读者仅作参考,并请自行承担全部责任。
本学者其他成果
同领域成果