【摘 要】
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基于SVM（支持向量机）的SVDD（支持向量数据描述）分类算法存在计算复杂、分类准确率较低的缺陷, 针对股票数据非线性、高噪声的特点, 在传统的SVDD分类算法基础上, 模糊核超球快速
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基于SVM（支持向量机）的SVDD（支持向量数据描述）分类算法存在计算复杂、分类准确率较低的缺陷, 针对股票数据非线性、高噪声的特点, 在传统的SVDD分类算法基础上, 模糊核超球快速分类算法（FCABFKH）通过合并法寻找超球集, 并依据最大隶属度原则构建分类器, 排除了离群点和超球集的重叠问题, 同时避免了复杂的二次规划, 具有分类速度快, 分类结果准确率高的特点。采用中国沪市上市公司数据验证该方法的有效性, 实验结果表明, 运用FCABFKH算法得到的组合回报率超过了市场基准。
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