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经验公式发现系统FDD误差率计算方法的改进_陈燕雷
在进行科学研究和工程设计的工作中， 经常需要根据变量间的实验数据，建立变量之间内在规律的形式化描述。然而，从海量的实验数据中直接发现内在规律是比较困难的。随着计算机技术和数据拟合技术的发展， 人们提出了通过高次多项式来表示变量之间关系的方法。但是，数据拟合技术存在公式不够直观的问题，从高次多项式中直接发现变量之间的关系比较困难。另外， 数据拟合技术中存在当次数增大时系数行列式元素微小变化引起解显著变化的“病态”问题。经验公式发现理论 FDD（Formula Discovery from Data）是应用人工智能技术的机器发现技术和数据计算中的曲线拟合技术以及可视化技术结合起来的系统。它可以从大量的实验数据中进行公式挖掘， 最终以初等函数的组合公式表示变量之间的关系。FDD 所发现的公式更为直观地表现出变量之间的关系， 同时也解决了传统数据拟合中存在的“病态”问题。
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