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第条

符号回归与模糊向量预想相结合学习舱室系统动态模型

出版:2007年7月7日出版历史

摘要

本文研究可视为互连储罐网络的舱室系统动态模型的学习。这是学习更复杂的动态生物系统(如代谢途径)的中间步骤。我们目前的目标是从时间序列数据中学习微分方程系统,以捕获日益复杂的物理模型(u形管、级联水箱和耦合水箱)。为此,我们在遗传编程中使用符号回归,并将其与具有内在微分能力的模糊表示相结合(模糊向量环境)。我们使用ECJ1实现学习者的框架。目前的结果表明,该系统可以近似目标模型,并且使用加权适应度函数似乎可以加快学习过程。

工具书类

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  1. 符号回归与模糊向量预想相结合学习舱室系统动态模型

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      封面图片ACM会议
      GECCO'07:第九届遗传与进化计算年会配套会议论文集
      2007年7月
      1450页
      国际标准图书编号:9781595936981
      内政部:10.1145/1274000

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      • 出版:2007年7月7日

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