関数同定問題（Symbolic Regression）
「関数同定問題」（symbolic regression - 「記号回帰」とも呼ばれます）は、記号レベルでの回帰分析の一種です。ASCMO-MOCAのコンテキストにおいてアプリケーションに転送されますが、これは、方程式ベースまたはハイブリッド（方程式ベースとデータベースのアプローチの混合）のモデルを自動的に見つけ出すことを意味します。このモデルには以下のような特徴があります。
- データセットに対して統計的な意味でふさわしいものである
- 要件に応じたコンパクトなサイズ
- 人間が解釈できる
ASCMO-MOCAの関数同定問題プラグインは、方程式の構造レベルでの最適化とローカル最適化を実行することによって解を提供し、それによって特定のモデルをデータに適合させます。この2つのステップは、組み込みソフトウェアの機能エンジニアリングにおける「機能エンジニアリング」と「適合」に相当します。
ASCMO-MOCAは、人工知能を使用してエンジニアがこの手順をより効率的かつ効果的に実行できるようにサポートします。別の観点からこの手法は、システム同定のための自動化された手段としてとらえることもできます。
関数同定問題の機能はファンクションステップに含まれています。
参照
操作方法（関数同定問題 - Symbolic Regression）