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《吉林大学》 2005年
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在线学习算法的研究及其应用

潘妩媚  
【摘要】:股票市场,具有高收益与高风险并存的特性。关于股市分析与预测的研究一直为人们所关注。但是由于股票市场的高度的非线性,众多股市分析方法的应用效果都难如人意。近年来,计算机技术和人工智能技术的迅猛发展,为股票市场的建模与预测提供了新的技术和方法。 在本文中,首先介绍了径向基函数神经网络模型,总结了关于径向基函数神经网络模型的各种算法,以及近期国内外文献中对于径向基函数神经网络学习的一些新算法;接着着重描述了在线学习算法,介绍了一种一般的在线学习算法,以及最近邻聚类学习算法,并对后者进行了改进;然后对改进后的最近邻聚类算法进行性能评价,将改进后的算法与常规的最近邻聚类学习算法进行比较,证明改进后的算法不仅继承了最近邻聚类算法所具有的学习时间短,计算量小等特点时,而且在预测性能方面有了明显的提高;最后,对全文进行了总结,提出了对进一步工作的设想。
【学位授予单位】:吉林大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2005
【分类号】:TP183

【参考文献】
中国期刊全文数据库 前5条
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国重要会议论文全文数据库 前10条
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10 许华宇;李明辉;;放电加工过程的计算机仿真研究[A];第八届全国电加工学术年会论文集[C];1997年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前3条
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【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 潘妩媚;在线学习算法的研究及其应用[D];吉林大学;2005年
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3 张红;基于AHP-ANN的风险投资项目评估方法研究[D];中南大学;2005年
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6 李彬;径向基函数神经网络的学习算法研究[D];山东大学;2005年
7 孙瑞琛;自主式水下机器人传感器状态监测技术研究[D];哈尔滨工程大学;2005年
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10 单晓虹;基于遗传算法的RBF神经网络及其在系统辨识中的应用[D];青岛大学;2006年
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