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經驗公式發現系統FDD誤差率計算方法的改進_陳燕雷
在進行科學研究和工程設計的工作中， 經常需要根據變量間的實驗數據，建立變量之間內在規律的形式化描述。然而，從海量的實驗數據中直接發現內在規律是比較困難的。隨著計算機技術和數據擬合技術的發展， 人們提出了通過高次多項式來表示變量之間關系的方法。但是，數據擬合技術存在公式不夠直觀的問題，從高次多項式中直接發現變量之間的關系比較困難。另外， 數據擬合技術中存在當次數增大時系數行列式元素微小變化引起解顯著變化的“病態”問題。經驗公式發現理論 FDD（Formula Discovery from Data）是應用人工智能技術的機器發現技術和數據計算中的曲線擬合技術以及可視化技術結合起來的系統。它可以從大量的實驗數據中進行公式挖掘， 最終以初等函數的組合公式表示變量之間的關系。FDD 所發現的公式更為直觀地表現出變量之間的關系， 同時也解決了傳統數據擬合中存在的“病態”問題。
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