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改进的神经网络最近邻聚类学习算法及其应用
改进的神经网络最近邻聚类学习算法及其应用
来源 :吉林大学学报(信息科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户:niqing813
【摘 要】
:
提出了一种改进的RBF(Radial Basis Functions,径向基函数)神经网络最近邻聚类学习算法 ,并将其应用于股市预测问题.模拟结果表明,改进算法的拟合效果与拟合误差均明显好于常
【作 者】
:
孙延风
梁艳春
孟庆福
【机 构】
:
吉林大学,吉林大学,吉林大学
【出 处】
:
吉林大学学报(信息科学版)
【发表日期】
:
2002年1期
【关键词】
:
神经网络
预测
径向基函数
最近邻聚类算法
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提出了一种改进的RBF(Radial Basis Functions,径向基函数)神经网络最近邻聚类学习算法 ,并将其应用于股市预测问题.模拟结果表明,改进算法的拟合效果与拟合误差均明显好于常规最近邻聚类学习算法, 可以较大幅度提高RBF神经网络的预测性能.
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