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神经网络算子——一种面向符号回归问题的遗传编程新方法
1
作者
陈勃
党隆政
陈国宏
《计算机应用研究》
北大核心
2025年第4期1158-1166,共9页
针对符号回归中遗传编程方法在表达式空间中随机搜索缺乏方向性,以及种群进化过程中未利用数据特征导致效率低下的问题,提出了一种称作神经网络算子的新颖变异算子。该算子通过递归神经网络学习给定数据集特征,优化种群中的表达式,使种...
针对符号回归中遗传编程方法在表达式空间中随机搜索缺乏方向性,以及种群进化过程中未利用数据特征导致效率低下的问题,提出了一种称作神经网络算子的新颖变异算子。该算子通过递归神经网络学习给定数据集特征,优化种群中的表达式,使种群向误差更低的方向进化,提升种群的进化效率。实验结果表明,结合神经网络算子的遗传编程方法在公式恢复率和种群进化速度上均优于原始方法,并在宏观经济数据集上取得了较高的决定系数。结论证明,神经网络算子能够有效引导遗传编程种群进行特征导向搜索,显著提升进化效率,具有实际应用潜力。
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关键词
符号回归
遗传编程
变异算子
种群进化
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题名
神经网络算子——一种面向符号回归问题的遗传编程新方法
1
作者
陈勃
党隆政
陈国宏
机构
福州大学计算机与大数据学院
福州大学经济与管理学院
出处
《计算机应用研究》
北大核心
2025年第4期1158-1166,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(70973022)。
文摘
针对符号回归中遗传编程方法在表达式空间中随机搜索缺乏方向性,以及种群进化过程中未利用数据特征导致效率低下的问题,提出了一种称作神经网络算子的新颖变异算子。该算子通过递归神经网络学习给定数据集特征,优化种群中的表达式,使种群向误差更低的方向进化,提升种群的进化效率。实验结果表明,结合神经网络算子的遗传编程方法在公式恢复率和种群进化速度上均优于原始方法,并在宏观经济数据集上取得了较高的决定系数。结论证明,神经网络算子能够有效引导遗传编程种群进行特征导向搜索,显著提升进化效率,具有实际应用潜力。
关键词
符号回归
遗传编程
变异算子
种群进化
Keywords
symbolic regression
genetic programming
mutation operator
population evolution
分类号
TP399 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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被引量
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1
神经网络算子——一种面向符号回归问题的遗传编程新方法
陈勃
党隆政
陈国宏
《计算机应用研究》
北大核心
2025
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