【摘 要】
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覆盖算法是神经网络学习算法中的一个十分有效的方法 ,它克服了基于搜索机制的学习方法和规划学习方法计算复杂性高 ,难以用于处理海量数据的不足 ,为神经网络提供一个构造性
【机 构】
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安徽大学计算智能与信号处理实验室; 安徽大学人工智能研究所; 安徽大学人工智能研究所 合肥230039安徽大学人工智能研究所合肥230039; 合肥230039安徽大学人
【基金项目】
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国家自然科学基金项目 ( 60 175 0 18) ;安徽省教育厅自然科学研究基金项目 ( 2 0 0 3kj0 0 7)
论文部分内容阅读
覆盖算法是神经网络学习算法中的一个十分有效的方法 ,它克服了基于搜索机制的学习方法和规划学习方法计算复杂性高 ,难以用于处理海量数据的不足 ,为神经网络提供一个构造性的学习方法 但该方法是建立在所有训练样本都是精确的假设上的 ,未考虑到所讨论的数据具有不精确的情况 ,若直接将该方法应用于数据不精确情况 ,所得到效果不理想 主要讨论数据具有不精确情况下的时间序列的预测问题 为此将原有的覆盖算法进行改进 ,引入“覆盖强度”和“拒识样本”的概念 ,并结合这些新概念给出相应的覆盖学习算法 (简称SLA) ,最后将SLA算法 ,应用于金融股市的预测 ,具体应用到以上 (海 )证 (券 )综合指数构成的时间序列的预测 ,取得了较好的结果 ,这表明了SLA方法的可行性和应用前景
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