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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种基于主动学习策略与库空间优化的符号回归方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117290811B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311181953.8，技术领域涉及：G06F18/27；该发明授权一种基于主动学习策略与库空间优化的符号回归方法是由胡旺;李权洪;章语;徐宇涵设计研发完成，并于2023-09-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于主动学习策略与库空间优化的符号回归方法在说明书摘要公布了：本发明的目的在于提供一种基于主动学习策略与库空间优化的符号回归方法，属于数据处理技术领域，该方法包括：首先基于改进的主动学习策略选择数据，有效降低语义遗传规划中每颗子树的语义向量；然后会初始化一个由随机子树组成的库空间，并通过对库中的子树执行K‑中心聚类，在聚类基础上，通过计算每个语义向量的熵值，进一步缩小搜索空间；并在库搜索阶段采用余弦距离结合子树线性缩放来匹配最优的子树。本发明通过对语义向量进行降维，并对库空间进行缩小，在保证语义遗传规划中较高准确率的同时，大幅度降低训练时间，减少计算资源的消耗。

本发明授权一种基于主动学习策略与库空间优化的符号回归方法在权利要求书中公布了：1.一种基于主动学习策略与库空间优化的符号回归方法，其特征在于，包括以下步骤： S1:通过改进的主动学习策略衡量数据的信息性，多样性，代表性，对输入数据进行筛选，具体包括以下步骤： S11：获取数据集，数据集里包含N个样本数据；数据具体为镍基高温合金的蠕变寿命数据以及其对应的八项相关特征，分别是：γ’体积分数、剪切模量、反相畴界能、堆垛层错能、γ’熔化温度、错配度、初始蠕变速率、外加应力和蠕变温度；对数据进行归一化，然后按照等比数列1，2，4，8，16，…通过迭代的方式依次选择等比数列对应个数的样本数据，假设已选出的样本总数用k表示，对于剩余未选出的N-k个样本数据计算它们与已选出样本之间的距离： 其中，xn表示待选出样本集中的某个样本，xm表示已选出样本集中的某个样本,表示xn到k个已选出样本的最短距离，以衡量实现样本多样性； S12：选取回归模型fx，将未选出的N-k个输入数据输入到回归模型中，得到输出计算回归结果与标记之间的距离： 其中，yn表示样本xn的标签，用于衡量数据的信息性； S13：通过对与进行操作运算，来综合代表数据的多样性与信息性，通过衡量数据的多样性和信息性来选择数据； S14：利用聚类算法，对样本数据执行去除噪声的操作，选取具备代表性的数据； S2：初始化种群，用树型结构表示数学表达式； S3：种群中所有个体树的所有子树构成初始库空间，使用S1得到的数据集计算出库空间中每颗子树的语义向量；进一步对库空间中所有个体树采用聚类算法，计算两两个体树语义向量的相似性做对比，衡量个体树之间的相似性，并通过相似性对比去掉相似的子树； S4:每个个体树均可解码为数学表达式，并计算其对应的语义向量，通过对父代树的语义向量执行计算操作，产生一个新的向量，作为子代向量的值，得到目标语义； S5:衡量库中子树语义与子代期望语义之间的相似性，选择出最优的子树； S6：在库中找到一棵与期望语义最接近的子树后，在替换的过程中对库中选出的子树执行线性缩放，以降低库中子树语义与目标语义之间的误差。

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