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基于知识发现的时序数据预测模型研究

2006年 应用技术  中期阶段
  • 成果简介
　　该项目采用粗糙集、概念格和自组织神经网络等知识发现方法，对时序数据的预测模型进行了研究，改进了相关算法，设计了集成化的预测模型，并采用面向对象的方法构建了消息驱动的控制平台与系统实现框架。通过知识发现研究的深入和在各个领域的广泛应用，促进了复杂情况下各种知识类型发现的研究和实践，并对一些问题的解决提供了一定的实用价值，可应用于诸如：
　　金融、商业的经济预测；
　　医疗...
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