| 数据驱动的定量规律发现技术研究 |
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| 引用本文： | 刘路放,赫孝良,冯博琴,谢友柏. 数据驱动的定量规律发现技术研究[J]. 西安交通大学学报, 1999, 33(5): 1-4,9 |
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| 作者姓名： | 刘路放 赫孝良 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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| 摘 要： | 为了解决现有定量规律发现技术存在的发现范围狭窄，对噪声过于敏感，很难用于含干扰较大的实际观测数据等问题，将回归技术引入化简算法，提出了一个基于化简算法，原型回归和假说验证的多元函数规律发现的框架，根据该框架建立的知识发现系统，可用于发现蕴含于含有随机噪声的多变元观测数据中的数量规律。
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| 关 键 词： | 机器学习 科学发现 数据驱动 知识获取 观测数据 |
Data-Driven Discovery of Functional Relationship |
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| Liu Lufang,He Xiaoliang,Feng Boqin,Xie Youbai. Data-Driven Discovery of Functional Relationship[J]. Journal of Xi'an Jiaotong University, 1999, 33(5): 1-4,9 |
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| Authors: | Liu Lufang He Xiaoliang Feng Boqin Xie Youbai |
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| Abstract: | Regression techniques are incorporated with the reduction algorithm to increase the anti jamming capability. Use is made of multivariate functional relationship with R 3 (reduction of multivariate relationship, regression of binary prototype and retrial of hypothesis). The Z1 system can be used to establish quantitative relationships for empirical data with high level noises. |
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| Keywords: | machine learning inductive learning scientific discovery |
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