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时间序列数据库的知识发现及其在股票预测中的应用

2005年 应用技术  成熟应用阶段
  • 成果简介
该课题将正则最小二乘前馈网络学习算法应用于时间序列的知识发现，正则最小二乘算法将正则化网络和节点删除算法结合起来，大大提高了前馈网络的泛化性能，将其应用于股票时间序列数据库的暂态规则的知识发现，预测性能大大提高；本课题将正则化神经网络和粗集理论相结合应用于股票时间序列数据库的数据挖掘，融合了正则神经网络优良的泛化性能和粗集理论的规则生成能力，预测效果比较准确，具有较好的应用前景，该研究居国...
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