数据驱动的定量规律发现技术研究

• 作者: 冯博琴 刘路放 谢友柏 赫孝良
• 来源期刊: 西安交通大学学报
• 关键词: 机器学习 归纳学习 科学发现
• 年，卷（期）: 1999,（5）
• 页码范围: 1-4
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0253-987X.1999.05.001

摘要

为了解决现有定量规律发现技术存在的发现范围狭窄、对噪声过于敏感、很难用于含干扰较大的实际观测数据等问题,将回归技术引入化简算法,提出了一个基于化简算法、原型回归和假说验证的多元函数规律发现的框架.根据该框架建立的知识发现系统,可用于发现蕴含于含有随机噪声的多变元观测数据中的数量规律.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谢友柏		220	4260	36.0	55.0
2	冯博琴		171	3268	30.0	50.0
3	刘路放		12	66	5.0	7.0
4	赫孝良		6	28	3.0	5.0