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改进的神经网络最近邻聚类学习算法及其应用
引用本文:孙延风,梁艳春,孟庆福.改进的神经网络最近邻聚类学习算法及其应用[J].吉林大学学报(信息科学版),2002,20(1):63-66.
作者姓名:孙延风  梁艳春  孟庆福
作者单位:1. 吉林大学,数学研究所,吉林,长春,130012
2. 吉林大学,计算机科学与技术学院,国家教育部符号计算与知识工程重点实验室,吉林,长春,130012
3. 吉林大学,商学院,吉林,长春,130012
基金项目:国家自然科学基金;19872027;
摘    要: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。

关 键 词:神经网络  预测  径向基函数  最近邻聚类算法
文章编号:1671-5896(2002)01-0063-04
修稿时间:2002年1月26日

Improved neares t neighbor-clustering algorithm for RBF neural network and its applications
SUN Yan feng ,LIANG Yan chun ,MENG Qing fu.Improved neares t neighbor-clustering algorithm for RBF neural network and its applications[J].Journal of Jilin University:Information Sci Ed,2002,20(1):63-66.
Authors:SUN Yan feng  LIANG Yan chun  MENG Qing fu
Institution:SUN Yan feng 1,LIANG Yan chun 2,MENG Qing fu 3
Abstract:An improved nearest neighbor clustering algorithm for RBF(Radial basis function) neural network is presented and applied to the prediction of stock market. Simulated results show that the fitting effect and the fitting error are superior obviously to that of the conventional nearest neighbor clustering algorithm and the performance of the prediction for the RBF neural network can be increased to a great extent.
Keywords:Neural networks  Predictions  Radial basis function  Nearest neighbor  clustering algorithm
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