【摘 要】
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该文在研究神经网络,模糊推理,遗传算法、模式识别的原理和特点的基础上,结合股票市场的数据的特点,作者在以下几个方面进行了一些研究工作.将神经网络与模糊推理、遗传算法
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该文在研究神经网络,模糊推理,遗传算法、模式识别的原理和特点的基础上,结合股票市场的数据的特点,作者在以下几个方面进行了一些研究工作.将神经网络与模糊推理、遗传算法相结合,采用了模糊推理视神经网络和基于GA优化的RBF神经网络对股票的短期价格进行预测.提出了将股价变化的大趋势与变化细节分离的处理方法,解决了ANFIS和RBF预测时,当价格超出训练神经网络的历史价格范围,预测结果出现较大偏差的问题.改进了实数编码的遗传算法,并用改进遗传算法优化的RBF网络预测股票价格变化细节,得到令人满意的效果.提出了利用两级模式识别方法分析股票分析趋势形态,解决了由于趋势形态具有不确定的时间跨度特性,造成的统计模式识别方法效果不理想的问题.并在C++Builder环境下建立了识别系统,经检验能达到识别效果.
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