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神经网络在金融业务中的应用及实现 总被引：2，自引：0，他引：2
本文从信息论的观点出发，讨论了神经网络技术在金融业务中应用的可能性和实现途径。探讨了金融和经济中存在的信息处理的难点，并给出了应用神经网络技术解决问题的方法。进一步地，阐述了神经网络与模糊系统理论和专家系统相结合，是今后金融领域智能信息处理发展的新方向。 相似文献
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针对两种不同类型的多元非线性方程组分别构造了相应的常微分方程组初值问题,并讨论了非线性方程组的根与初值问题的解之间的关系。在此基础上,给出了解多元非线性方程组的一个非线性迭代法,该方法是二阶收敛的,数值试验结果表明,该方法是有效的。 相似文献
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本文利用连分式插值,得到了一个新的一维搜索方法——连分式算法。每迭代一次可以只计算三个点的函数值,计算插值式的每个系数时,只需一次除法,因此数值稳定性较好。本文还证明了收敛阶数近似为1.8393。用此法于不精确的一维搜索,只需计算三个点的函数值。它也是解超越方程的一个好算法。数值实例表明它确实是很有效的。 相似文献
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讨论了方程△u=f(x,u,(△)u),x∈Rn无界正整体解的存在性.证明了在适当条件下,该方程存在无穷多个正整体解,而且这些解沿2个方向是对数增长的. 相似文献
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