| 随机生成候选因子集的逐步回归原型匹配算法 |
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| 引用本文： | 刘路放,冯博琴,谢友柏.随机生成候选因子集的逐步回归原型匹配算法[J].西安交通大学学报,2000,34(7):87-90. |
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| 作者姓名： | 刘路放 冯博琴 谢友柏 |
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| 作者单位： | 西安交通大学,710049,西安 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金重大资助项目!(5 9990 472 )，西安交通大学科学研究基金资助项目 |
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| 摘 要： | 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，该算法效率较高，且可用于样本数据中含有较大随机噪声的场合。根据该算法开发的符号回归程序，可用于符号微积分，函数方程求解和科学定律的实验发现等智能发现任务。
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| 关 键 词： | 符号回归 逐步回归 随机生成候选因子集 算法 |
| 修稿时间： | 1999-10-13 |
Algorithm Using Stepwise Regression for Data Processing with Random Noise |
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| Liu Lufang,Feng Boqin,Xie Youbai.Algorithm Using Stepwise Regression for Data Processing with Random Noise[J].Journal of Xi'an Jiaotong University,2000,34(7):87-90. |
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| Authors: | Liu Lufang Feng Boqin Xie Youbai |
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| Abstract: | A symbolic regression algorithm is developed using stepwise regression. It has high efficiency and can be used to process the data with high random noise. The program can be used for various AI tasks such as symbolic calculations, scientific discoveries, etc. |
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| Keywords: | symbolic regression stepwise regression machine learning |
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