指数预测的一种混合模型

粗集和神经网络相结合反映的是人类智能的定性和定量、清晰和隐含、串行和并行相互交叉混合的常规思维机理.本文建立这样一种混合模型用于指数趋势的预测,通过粗集对数据的二维约简预处理消除了样本中的噪声和冗余,提高神经网络预测精度的同时还降低了学习负担;利用遗传算法进行属性离散化和网络权重的优化获得了较优的预测精度.对上证综指的实证分析表明,这种混合模型的性能明显优于BP和GA神经网络模型.     

小波包与神经网络相结合的股票价格预测模型

小波包较之于小波可以更为灵活地提取分散在不同尺度上的信号特征,结合神经网络也就可获得更好的预测精度,本文按此方式建立了一种混合杂交模型用于股票市场价格波动预测,并为获得最优预测精度,本文利用遗传算法进行小波包最优分解选择和神经网络参数选择。通过对上证综指的实证研究,表明这种混合杂交模型的性能优于同类神经网络模型和基于小波分解的神经网络模型。     

从顺应理论的角度分析称呼语的使用

称呼语是言语交际的一个重要方面,但对称呼语的研究却一直局限于社会语言学的范围之内。作者在文中首先对称呼语和顺应论做一介绍,并从Verschueren的“顺应理论”角度出发,探讨交际中称谓语的选择与使用。本文对进一步研究称呼语有着十分重要的意义而且对英语交际有所启迪。