基于基因表达式编程的频繁函数集挖掘

摘要

函数挖掘旨在从观测数据中发现有效的函数关系,传统的函数挖掘以发现单个函数为挖掘目标,难以处理复杂数据集.为解决上述问题,作者做了如下工作:(1)提出了描述能力更强的频繁函数集FFS概念;(2)提出并实现了基于基因表达式编程的频繁函数集挖掘算法FFSM;(3)在GEP中采用了精度阈值队列策略PTQ,有效地提高了FFSM的成功率;(4)用实验证实了FFS更强的描述能力和PTQ的有效性,其中,在挖掘高精度复杂函数时PTQ使FFSM的成功率提高了55倍.