基于基因表达式编程的知识发现--沿革、成果和发展方向

综述了基于基因表达式编程(Gene Expression Programming，GEP)的知识发现技术的沿革、特色和成果。剖析了GEP中通过简单编码解决复杂问题的关键技术。特别介绍了在这一领域的工作成果，如基于GEP的多项式因式分解，频繁函数挖掘，抗噪声数据的函数挖掘，太阳黑子预测等。对进一步开展基于GEP的知识发现技术的发展策略提出了自己的见解。  

基于基因表达式编程的频繁函数集挖掘

函数挖掘旨在从观测数据中发现有效的函数关系，传统的函数挖掘以发现单个函数为挖掘目标，难以处理复杂数据集．为解决上述问题，作者做了如下工作：（1）提出了描述能力更强的频繁函数集FFS概念；（2）提出并实现了基于基因表达式编程的频繁函数集挖掘算法FFSM（3）在GEP中采用了精度阈值队列策略PTQ，有效地提高了FFSM的成功率；（4）用实验证实了FFS更强的描述能力和PTQ的有效性，其中，在挖掘高精度复杂函数时PTQ使FFSM的成功率提高了55倍．