Г. И. Рудой, В. В. Стрижов, “Алгоритмы индуктивного порождения суперпозиций для аппроксимации измеряемых данных”, Информ. и её примен., 2013, том 7, выпуск 1,страницы 44

Эта публикация цитируется в 2 статьях

Алгоритмы индуктивного порождения суперпозиций для аппроксимации измеряемых данных

Г. И. Рудой^a, В. В. Стрижов^b

^a Московский физико-технический институт
^b Вычислительный центр Российской академии наук им. А. А. Дородницына РАН

Аннотация: Исследуется алгоритм индуктивного порождения допустимых существенно нелинейных моделей. Предлагается алгоритм, порождающий все возможные суперпозиции заданной сложности за конечное число шагов. Приводятся результаты вычислительного эксперимента по выбору оптимальной модели, аппроксимирующей синтетический набор данных.

Ключевые слова: символьная регрессия; нелинейные модели; индуктивное порождение; сложность моделей.