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基于动态适应度的基因表达式编程挖掘反函数*
引用本文:朱军,唐常杰,魏大刚,段磊,左劼.基于动态适应度的基因表达式编程挖掘反函数*[J].计算机应用研究,2007,24(9):40-42.
作者姓名:朱军  唐常杰  魏大刚  段磊  左劼
作者单位:四川大学,计算机学院,成都,610065
基金项目:国家自然科学基金 , 高等学校博士学科点专项科研项目
摘    要:为提高基因表达式编程(GEP)发现知识效率,提出并实现了基因表达式编程的动态适应度函数. 将逐步权重自适应(SAW)应用于基因表达式编程中适应度函数的动态调整;将线性N维向量函数引入作为适应度函数的组件,用于提高求适应度效率;通过挖掘反函数和方程求解的实验, 表明新方法比传统基因表达式编程所求得的反函数表达式的精确度有较大的优势,性能提高约8%.

关 键 词:数据挖掘  基因表达式编程  逐步权重自适应  适应度  动态适应度  基因表达式  编程  挖掘  反函数  fitness  dynamic  programming  gene  expression  based  inverse  function  性能提高  优势  精确度  函数表达式  方法  实验  方程求解  向量函数  线性
文章编号:1001-3695(2007)09-0040-03
修稿时间:2006-09-10

Mining inverse function based on gene expression programming with dynamic fitness
ZHU Jun,TANG Chang jie,WEI Da gang,DUAN Lei,ZUO Jie.Mining inverse function based on gene expression programming with dynamic fitness[J].Application Research of Computers,2007,24(9):40-42.
Authors:ZHU Jun  TANG Chang jie  WEI Da gang  DUAN Lei  ZUO Jie
Affiliation:(College of Computer Science, Sichuan University, Chengdu 610065, China )
Abstract:To improve the efficiency of the GEP discovering knowledge,this paper proposed and implemented the dynamic fit- ness function of GEP.Applied the precision stepwise adaptation of weights to the dynamic adaptation of the GEP fitness func- tion.Took the linear N dimension vector function as a component of the GEP fitness function,with which improved the compu- ting efficiency.Gave extended experiments on inverse function mining and equation solving to show that the new method im- proves the precision of the inverse function by around 8% compare to the traditional GEP.
Keywords:data mining  gene expression programming(GEP)  stepwise adaptation of weights(SAW)  fitness
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