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具有逻辑推理链条的含多层次中间变量的符号回归标度公式智能发现算法
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从数据中解构或发现物理规律并构建数学公式是自然科学的基本要求。本研究致力于发展一套具有逻辑推理能力的多层次符号回归算法，以解决材料与催化科学中多特征量耦合、跨尺度过程难以解析的核心难题，借助树搜索、蚁群算法、压缩感知原理实现特征量间关系以及对目标量的分层的公式依赖网络构建，揭示变量间的依赖路径和推理逻辑，为解构材料和催化领域中面临的特征量众多且不独立，过程跨尺度且中间层级子过程难以量化和公化式的难题，提供一个基准算法和示范性案例，推动人工智能时代催化和材料科学基础理论的发展。