Using Genetic Programming with Prior Formula Knowledge to Solve Symbolic Regression Problem
المؤلفون المشاركون
Lu, Qiang
Ren, Jun
Wang, Zhiguang
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-17، 17ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2015-12-24
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
17
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
A researcher can infer mathematical expressions offunctions quickly by using his professional knowledge (calledPrior Knowledge).
But the results he finds may be biased andrestricted to his research field due to limitation of his knowledge.
In contrast, Genetic Programming method can discover fittedmathematical expressions from the huge search space throughrunning evolutionary algorithms.
And its results can be generalizedto accommodate different fields of knowledge.
However,since GP has to search a huge space, its speed of finding theresults is rather slow.
Therefore, in this paper, a frameworkof connection between Prior Formula Knowledge and GP (PFK-GP)is proposed to reduce the space of GP searching.
The PFKis built based on the Deep Belief Network (DBN) which canidentify candidate formulas that are consistent with the featuresof experimental data.
By using these candidate formulas as theseed of a randomly generated population, PFK-GP finds the rightformulas quickly by exploring the search space of data features.
We have compared PFK-GP with Pareto GP on regression ofeight benchmark problems.
The experimental results confirmthat the PFK-GP can reduce the search space and obtain thesignificant improvement in the quality of SR.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Lu, Qiang& Ren, Jun& Wang, Zhiguang. 2015. Using Genetic Programming with Prior Formula Knowledge to Solve Symbolic Regression Problem. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-17.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099572
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Lu, Qiang…[et al.]. Using Genetic Programming with Prior Formula Knowledge to Solve Symbolic Regression Problem. Computational Intelligence and Neuroscience Vol. 2016, no. 2016 (2015), pp.1-17.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099572
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Lu, Qiang& Ren, Jun& Wang, Zhiguang. Using Genetic Programming with Prior Formula Knowledge to Solve Symbolic Regression Problem. Computational Intelligence and Neuroscience. 2015. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-17.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099572
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1099572
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر