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摘要
根据变量间的实验数据来发现其内在联系是科学研究及工程设计中经常涉及到的问题。采用人工智能和曲线拟合相结合的经验公式发现系统,较传统的数据拟合技术更为直观,且有效地避免了传统数据拟合技术中系数行列式元素微小变化引起解的显著变化的"病态"问题。针对经验公式发现系统函数库中存在着函数数量以及函数功能不足等问题,提出了对其函数库的扩充设计,并以标准正弦函数的扩展算法为例,验证方法的可行性,实践证明:函数库的扩充增强了系统公式发现的能力,提高了系统的可用性。
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单位首钢工学院; 首都师范大学
