神经网络算子

——一种面向符号回归问题的遗传编程新方法

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摘 要：针对符号回归中遗传编程方法在表达式空间中随机搜索缺乏方向性，以及种群进化过程中未利用数据特征导致效率低下的问题，提出了一种称作神经网络算子的新颖变异算子。该算子通过递归神经网络学习给定数据集特征，优化种群中的表达式，使种群向误差更低的方向进化，提升种群的进化效率。实验结果表明，结合神经网络算子的遗传编程方法在公式恢复率和种群进化速度上均优于原始方法，并在宏观经济数据集上取得了较高的决定系数。（剩余20939字）

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