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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RE FA ;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 32 0 %
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