【摘 要】
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在金融企业中，时间序列是一种重要的数据类型。高效、准确地预测金融时间序列对于企业的运作具有重要意义。提出使用一种具有增量学习能力的模糊神经网络（FNN-IL）应用于金融时间
【机 构】
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南京理工大学计算机科学与技术学院,中国农业银行江苏省分行数据分析中心
【基金项目】
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National Nature Science Foundation of China（60572034）
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在金融企业中，时间序列是一种重要的数据类型。高效、准确地预测金融时间序列对于企业的运作具有重要意义。提出使用一种具有增量学习能力的模糊神经网络（FNN-IL）应用于金融时间序列的预测。FNN-IL能学习蕴涵在时间序列中的知识，并能跟踪时间序列的运行从而动态调整模糊规则库。对比试验表明FNN-IL的性能优于传统的FNN。
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