【摘 要】
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根据变量间的实验数据来发现其内在联系是科学研究及工程设计中经常涉及到的问题。采用人工智能和曲线拟合相结合的经验公式发现系统,较传统的数据拟合技术更为直观,且有效地
【机 构】
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中国移动通信集团设计院有限公司研究所,首钢工学院计算机系,首都师范大学信息工程学院
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根据变量间的实验数据来发现其内在联系是科学研究及工程设计中经常涉及到的问题。采用人工智能和曲线拟合相结合的经验公式发现系统,较传统的数据拟合技术更为直观,且有效地避免了传统数据拟合技术中系数行列式元素微小变化引起解的显著变化的＂病态＂问题。针对经验公式发现系统搜索方向判断标准比较单一的问题,提出了对其搜索方向判断标准的扩充与改进方案,引入误差方差作为判断搜索方向的标准,实践证明：搜索方向判断标准的改进能够使系统较为准确地找到正确的搜索方向,发现变量之间的关系,提高了系统的可用性。
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