基于'弱适应模型'的GEP:抗噪声数据下的函数挖掘提升

基于基因表达式编程的抗噪声数据的函数挖掘方法是一项创新的研究，由段磊、唐常杰等人提出，他们旨在解决传统基因表达式编程（GEP）在处理实验数据中的噪声问题。GEP作为一种强大的函数优化工具，原本能够帮助科学家们从实验数据中提取数学模型和揭示事物的内在规律。然而，传统GEP的适应度机制在面对噪声干扰时显得较为脆弱，可能导致挖掘结果不准确甚至算法失效。 作者认识到生物体的"趋利避害"特性对解决这个问题有所启发，于是提出了"弱适应模型"(Weak-AdaptiveModel, WAM)，这是一种全新的策略，旨在增强GEP对噪声数据的鲁棒性。WAM旨在降低噪声对适应度评估的影响，确保算法在存在噪声的情况下仍能有效地寻找最优解。 此外，研究者还引入了"带内集"和"带外集"的概念，作为训练数据集的划分策略。带内集包含相对干净的数据部分，用于模型的稳定训练；而带外集则包含噪声数据，用于测试和调整算法的抗噪声性能。这使得模型能够在处理噪声数据的同时，保持对正常模式的敏感度。 为了实现这种弱适应性，研究人员设计了一种新的适应度计算算法，即"相对误差适应度算法"(Relative Error Fitness Algorithm, REFA)。REFA利用相对误差来评估模型的性能，而非绝对误差，这样更能抵抗噪声带来的影响。实验结果显示，当实验数据中的噪声率仅为3.33%时，REFA相比于传统方法，成功率提高了3倍，平均相对误差下降了29.37%，显示出其显著的抗噪声优势。 这项研究通过结合生物学原理和创新的数据集划分方法，成功地改进了基因表达式编程在处理噪声数据时的性能，为函数挖掘提供了更为稳健和精确的方法。这对于科学研究和数据分析等领域具有重要的实际应用价值。