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公开(公告)号：CN116402128A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310360793.7
申请日：2023-04-06
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于最大互信息系数的遗传编程变异概率优化方法。对于传统遗传编程，特征选择的倾向将由初始的完全随机选择走向带偏好的差别选取，本发明约束了遗传编程的搜索方向，从而提升搜索效率。包括：步骤S1，使用最大互信息系数衡量数据集中各特征与目标的相关性大小，并将各特征与目标的相关性大小合并成相关性向量；步骤S2，依据相关性向量确定遗传编程在变异选择新特征时的概率分布；步骤S3，进行遗传编程进化，在遗传编程进化过程中，始终固定所述概率分布，不受种群内各特征选取数量影响。本发明降低了随机初始化对遗传编程整体性能的影响比重，增强了遗传编程在基础问题上的鲁棒性，能够提高训练效率和精度，提升模型泛化性能。
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