Исследуется алгоритм индуктивного порождения допустимых существенно нелинейных моделей. Предлагается алгоритм, порождающий все возможные суперпозиции заданной сложности за конечное число шагов. Приводятся результаты вычислительного эксперимента по выбору оптимальной модели, аппроксимирующей синтетический набор данных.
символьная регрессия, нелинейные модели, индуктивное порождение, сложность моделей