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1.
一种改进的RBF神经网络混合学习算法   总被引:3,自引:0,他引:3  
提出一种基于粒子群优化算法、K-means算法及减聚类算法的径向基函数(RBF)神经网络混合学习算法.该算法使用减聚类方法确定隐层节点数,具有自适应确定隐层节点的能力,避免了调整隐层节点的人为干预.通过K-means算法形成粒子群优化(PSO)算法初始粒子群,避免了初始粒子群的随机性,提高了粒子群优化算法的优选能力;采用PSO算法训练RBF神经网络中的所有参数.数值结果表明,改进的混合算法具有更高的分类准确率。  相似文献   
2.
针对蚁群挖掘算法(ant colony mining algorithm,ACMA)中的规则评价函数和规则修剪方法,提出一种改进的蚁群挖掘算法(improved ant colony mining algorithm,IACMA),并将其应用于不均衡数据分类.数值实验采用基准数据库中3种典型的不均衡数据,结果表明,改进...  相似文献   
3.
改进的神经网络最近邻聚类学习算法及其应用   总被引:17,自引:0,他引:17  
提出了一种改进的RBF(Radial Basis Functions,径向基函数)神经网络最近邻聚类学习算法。并将其应用于股市预测问题。模拟结果表明,改进算法的拟合效果与拟合误差均明显好于常规最近邻聚类学习算法,可以较大幅度提高RBF神经网络的预测性能。  相似文献   
4.
关于遗传算法模式定理的进一步探讨   总被引:1,自引:0,他引:1  
传统的模式定理认为种群平均适应度保持不变,但在实际运算中随着最优模式的增长,平均适应度也随之增长,因而最优模式是不完全按照指数级增长方式增长的。针对此问题,从组成种群的单个模式出发,通过对群体的平均适应度采用更准确的表达方式,推导出了模式定理的另一种等价形式,并通过模拟实验进行了验证。实验结果表明,传统模式拟合误差分别是所描述的种群最优模式增长方式的2倍和3.4倍。  相似文献   
5.
在一种非线性金融风险模型中引入粒子群算法,针对粒子群算法在迭代后期搜索能力不高、粒子容易陷 入局部最优的问题,基于对惯性权重的优化以及对每个粒子个体位置变异,提出一种改进后的粒子群算法。 利用粒子群算法选择最优控制参数,以最大程度降低金融系统的总风险值。仿真结果表明,改进后的粒子群算 法在全局最优以及搜索速度方面优于传统的粒子群算法。  相似文献   
6.
引入收益因素的RBF神经网络及其应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
考虑到投资者的主要目的是盈利这一重要因素,提出了一种改进的径向基函数(RBF:Radial basis function)神经网络方法。在RBF网络的误差函数中增加了利润、时间和趋势信息,并采用基于梯度下降的误差纠正算法对网络进行训练。对股市综合指数进行预测的结果表明,该方法在提高投资收益的意义下,提高了神经网络模型在金融领域的预测性能。  相似文献   
7.
金融时间序列预测中的神经网络方法   总被引:6,自引:0,他引:6  
概述了神经网络方法在金融时间序列预测应用中所面临的有关问题,给出了解决方法;针对有关模型和算法作了计算模拟与分析,得到了一些可供今后研究参考的经验结果;讨论了金融时间序列预测中主要的神经网络模型,如多层前馈网络、径向基函数网络以及支持向量机网络等.总结了关于模型改进的一些近期研究进展与结果,指出了神经网络用于金融时间序列预测的一些可能的方向.  相似文献   
8.
基于信息几何理论, 提出一种新的支持向量机核函数改进算法. 利用与数据有关的保角映射, 使核函数具有数据依赖性. 对股票价格数据进行预测的数值模拟结果表明, 改进算法比常规模型具有更好的预测精度.  相似文献   
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