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1、該文主要工作如下:,(1)分析了從樣本數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)所蘊(yùn)含的函數(shù)關(guān)系這一特殊知識發(fā)現(xiàn)形式的特點(diǎn)和難點(diǎn).(2)提出了一種高效,健壯的函數(shù)關(guān)系挖掘方法GEPFM(GEP based Function Mining).GEPFM通過基于基因表達(dá)式編程(GEP)的UEM和MEM搜索算法確定所求函數(shù)的形態(tài),并有效地處理函數(shù)的分域特性.(3)在Windows2000上用C++實(shí)現(xiàn)了交互式韻GEP實(shí)驗(yàn)平臺GEPxP(GEP Experiment Plat
2、form).該系統(tǒng)能夠在不同的參數(shù)設(shè)置情況下對各種樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行函數(shù)關(guān)系表達(dá)式挖掘,并可對有誤差樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波估計(jì).論文涉及程序量3000余行代碼.(4)在GEPxP上進(jìn)行了大量的實(shí)驗(yàn).實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,GEPFM方法在采用較高變異概率時具有很好的性能,對于不同的目標(biāo)函數(shù),挖掘成功率可以達(dá)到20﹪~80﹪,且運(yùn)行時間較短,平均成功挖掘耗時在10秒以內(nèi).對有誤差樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波的實(shí)驗(yàn)也取得了很好的效果,數(shù)據(jù)均方誤差在濾波后明顯降低,甚至接近于
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