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融合了基于数据点拟合的公式发现和因式分解技术，提出并实现了基于基因表达式编程（Gene Expression Programming，GEP）的多因子曲线拟合MFF（Multiple Factor Fitting）。利用MFF算法能够直接由客观数据挖掘出多个多项式乘积形式的函数关系公式以拟合原始数据集所表示的曲线。MFF中采用了有特色的概率相关系数对GEP中的适应度函数进行优化，使得精度提高了27％。同时采用阈值递减序列TDQ（Threshold Degression Queue）使得GEP成功率比传统技