Mask-Based Deep Symbolic Regression：基于扩散与强化学习的符号回归方法

提出一种基于随机掩码扩散过程的符号回归方法，通过生成多样化方程提升性能。 方法整合Token级Group Relative Policy Optimization（GRPO）进行强化学习，并引入长短视域风险寻求策略扩展高绩效候选池。 实验与消融研究验证了该方法在给定测量数据集上的有效性。